原创 [轉][linux(ubuntu14.04)+GPU+cuda6.5+caffe+openCV2.4.9+matlab2013b+python2.7的新手配置轉]

轉載自http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/44516701 本人是一名新手,無論是學習linux還是學習caffe都是個無名小卒。因爲安裝了很多次都沒成功,也沒有配置成功caff

原创 GAN學習指南:從原理入門到製作生成Demo

轉載自:http://geek.csdn.net/news/detail/134553?from=timeline 生成式對抗網絡(GAN)是近年來大熱的深度學習模型。最近正好有空看了這方面的一些論文,跑了一個GAN的代碼,於是寫了這

原创 R-FCN配置(python版)

https://github.com/Orpine/py-R-FCN 首先,需要安裝Caffe和pycaffe,起碼機子搭過caffe環境 其次,可能需要Python安裝包:cython,python-opencv,easydict 先裝

原创 Linux指令

轉載自:http://www.php100.com/html/webkaifa/Linux/2009/1106/3485.html 系統信息 arch 顯示機器的處理器架構(1)  uname -m 顯示機器的處理器架構(2)  u

原创 faster_rcnn c++版本的 caffe 封裝(1)

轉載請註明出處,樓燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 由於需要把FasterRCNN做的工程化,因此這裏需要對Caffe進行封裝。其實封裝聽起來感覺很高

原创 【深度學習】研究FastRcnn代碼

轉載自:http://weibo.com/p/230418855a82cd0102vnjq 原文:http://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 代碼:https://github.com/rbgirshic

原创 Focal Loss for Dense Object Detection

轉載自:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77019084 論文:Focal Loss for Dense Object Detection  論文鏈接:https://a

原创 論文閱讀筆記:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

尊重原創,轉載請註明:http://blog.csdn.net/tangwei2014 這是繼RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之後,rbg(Ross Girshick)大神掛名的又一大作,起了一個很娛樂化的名字

原创 OHEM-Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining - cvpr 2016 oral

轉載自http://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/51318058 這是rbg大神的又一神作,cvpr 2016的oral paper,論文地址here。   給rbg大神發郵件

原创 ssd模型配置及運行demo

轉載自:http://blog.csdn.net/samylee/article/details/51822832 世界各地大牛數不勝數,論文此起彼伏,方法日新月異,不過我們要緊跟時代潮流,做學術領先人,哈哈,我在吹牛,大神們不要打我。。

原创 faster-rcnn配置和訓練小結

論文:http://arxiv.org/abs/1506.01497 1.準備工作 類似於fast-rcnn http://blog.csdn.net/u010678153/article/details/46892911 2.安裝(用

原创 Ubuntu12.04 安裝PyCharm

轉載自:http://www.cnblogs.com/zhcncn/p/4027025.html 1. 下載 選擇Linux Tab,選擇下載免費的Community Edition【1】。當前版本是3.4   2. 安裝PyChar

原创 如何用Soft-NMS實現目標檢測並提升準確率

轉自:全球人工智能 http://www.sohu.com/a/135469270_642762 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04503.pdf Github項目:https://github

原创 【論文解讀】Facebook 何凱明 Mask R-CNN 狙擊目標實例分割

論文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 轉載自:http://weixin.niurenqushi.com/article/2017-03-29/4805787.html 【論文解讀】Fac

原创 R-FCN:基於區域的全卷積網絡來檢測物體 論文解讀

轉載自:http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文標題爲“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Conv