原创 深度學習之檢測、分類及分割(一)

概括下最近看的博客和論文,整理下基於深度學習的目標檢測方面的知識點: 一. RCNN (Regions with CNN) RBG (2014年) 1. 候選區域選擇(region proposal), 用到了SelectiveSearc

原创 傳統算法目標檢測知識點整理(一)

1.直方圖均衡化、濾波編碼、閾值分割(峯谷法、灰度閾值法)、區域增長、分裂合併 https://wenku.baidu.com/view/6341c428a36925c52cc58bd63186bceb18e8ed02.html 2.區域

原创 深度學習之檢測、分類及分割(二)

十一. ResNet 在VGG中,卷積網絡達到了19層,在GoogLeNet中,網絡史無前例的達到了22層。那麼,網絡的精度會隨着網絡的層數增多而增多嗎?在深度學習中,網絡層數增多一般會伴着下面幾個問題 計算資源的消耗 模型容易過擬合 梯

原创 Caffe基礎(一)-win10 vs2015 顯卡compute capability7.5 Python3.5.2環境下編譯配置caffe

之前的一篇的博客 windows下vs2013配置caffe及基本使用(一)也提到caffe的配置,但使用的是微軟的Windows版本caffe配置的,其自帶了一個VS的Solution項目,這個版本同樣支持基於CPU和CUDA的算法實現

原创 windows下vs2013配置caffe及基本使用

目前已經用python代碼搭建了CNN來做目標分類、檢測、分割(用python搭建速度快,非常方便)。之後又轉用tensorflow的C++ API來搭建CNN重新實現一遍目標分類、檢測、分割(執行效率高)。現在再轉用caffe實現一遍。

原创 ImageJ的二次開發初步入門

希望這篇博文可以幫助大家快速瞭解ImageJ的二次開發,省去大家前期的探索時間!     一.ImageJ簡介   ImageJ是一款由NIH(National Institutes of Health,美國國家衛生研究院)發起,可用於W

原创 Caffe基礎(一)-win10 vs2015 顯卡compute capability7.5 Python3.5.2環境下配置caffe

之前的一篇的博客 windows下vs2013配置caffe及基本使用(一)也提到caffe的配置,但使用的是微軟的Windows版本caffe配置的,其自帶了一個VS的Solution項目,這個版本同樣支持基於CPU和CUDA的算法實現

原创 Tensorflow知識點總結(二)

大部分內容整理自《Tensorflow實戰Google深度學習框架》 Tensorflow的配置見前面的博文https://blog.csdn.net/jiugeshao/article/details/76370137 這裏Tensor

原创 Caffe基礎(三)- 使用Matlab接口、python接口、c++接口訓練網絡和預測

需要結合我之前的博客做參考,相關配置文件在文末有鏈接可以下載 1.使用Matlab接口訓練自己的數據集(MATLAB2017b) Caffe源碼編譯後將主目錄下的matlab\+caffe\private\Release文件夾內的caff

原创 Caffe基礎(二)-使用命令行方式訓練預測mnist、cifar10及自己的數據集

在win10 vs2015 顯卡compute capability7.5 Python3.5.2環境下配置caffe及基本使用(一)介紹瞭如何編譯生成caffe工程及python、matlab接口。下面介紹通過命令行方式使用caffe訓

原创 Tensorflow知識點總結(三)

大部分內容整理自《Tensorflow實戰Google深度學習框架》 在前面計算圖、張量、會話、Tensorflow遊樂場的基礎上轉到神經網絡,MLP的神經元,層數,參數之前已經瞭解。從Tensorflow遊樂場模型上課看出,使用神經網絡

原创 Tensorflow知識點總結(一)

整理下零碎的知識點,方便以後查閱。大部分內容整理自《Tensorflow實戰Google深度學習框架》   數據集介紹 1. MNIST是NIST數據集的一個子集,6萬張訓練數據,1萬張測試數據,每一張代表了0~9的數字,圖片大小28*2

原创 win10+cuda9.0.176+cuddnv7.5.0.56+tensorflow-gpu 1.10 + keras 2.1.2配置

最近按如上程序配置成功,Mark下!

原创 Ubuntu16.04單系統PC配置FTP Server

需要往該電腦上存圖,故想到配置下FTP Server,方法如下: 1.打開終端。輸入:sudo apt-get install vsftpd 2.安裝完後在路徑:/etc 下能看到vsftpd.conf文件 3.sudo gedit

原创 pcharm配置pyqt5(Anaconda3 python環境)做界面開發

準備工作: 0.安裝Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe.      下載網址:點擊打開鏈接 0.安裝pycharm-professional-2016.3.2.exe.            下載網址:點