原创 DenseNet: Densely Connected CNN
文章來源 arxivtorch代碼地址caffe模型地址 突出貢獻 In this paper, we propose an architecture that distills this insight into a simple
2020-06-26 10:14:56
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原创 開發工作常用Tips總結
引言 在日常開發過程中，開發者們會逐漸形成自己的一套開發習慣以及擅長工具。這裏我將開發過程中用到一些小的tip進行記錄，以便後面查詢與複習。 linux黃金命令 這裏主要涉及linux下的grep和find命令的使用。這兩個命令是遠程開發
2020-06-26 10:14:56
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原创 CNN的感受野
原文地址 翻譯來源：A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks 看這篇博客之前希望對CNN的基本概念有所瞭解，尤其是卷積和pooling操
2020-06-26 10:14:55
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原创 OpenCV中的算法--透視和仿射變換
引言 仿射變換保證物體形狀的“平直性”和“平行性”。透視變換不能保證物體形狀的“平行性”。仿射變換是透視變換的特殊形式。 仿射變換，又稱仿射映射，是指在幾何中，一個向量空間進行一次線性變換並接上一個平移，變換爲另一個向量空間。仿射變換是在
2020-06-26 10:14:55
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原创 Log Analysis 可視化
Javascript框架調研 組裏說要做一個操作系統不同版本的測試log的管理工具，我就先調研了一下如何實現測試log的可視化。原來在最近幾年js發展的非常驚人，這裏有一些好的可視化框架，大家拿走不謝。 var myChart; va
2020-06-26 10:14:55
原创 type_traits技術與C++
引言 一個方法實現過程中，業務邏輯很多都是相似的，但是與具體的特化類型的不同有一定的差異。 這個時候可以採用特化模板的方式實現，不同的類型使用不同的特化實現。但是這種情況造成一定的業務邏輯的冗餘。而trait技術可以將特化類型通過
2020-06-26 09:03:28
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原创 Caffe: 使用經驗總結
引言 在深度學習框架caffe的使用過程中，加深了對神經網絡的理解，同時也將神經網絡知識從理論落到實處。希望日後多多拿代碼時間，將該總結繼續增廣~~ 深度學習中常用的調節參數 學習率 步長的選擇：你走的距離長短，越短當然不會錯過，但是耗時
2020-06-26 09:03:24
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原创 Make & CMake 進階
引言 當下流行的IDE，將源代碼生成可執行文件的過程都封裝起來，對於開發着來說方便使用。 但是對於初學者來說，矇蔽了源代碼到可執行文件過程。源代碼預處理，編譯，打包，鏈接等步驟， 才能形成IDE中的一步到位的可執行文件target
2020-06-26 09:03:24
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原创 caffe之工具
引言 最近跟小夥伴設計訓練了很多模型，我們主要通過看mAP進行判斷這個模型的好壞，沒有將模型實際效果進行顯示觀察。這不，就想着寫個調用的程序進行顯示。 顯示訓練過程中的loss變化情況 顯示訓練過程中的lr變化情況 模型的inferenc
2020-06-26 09:03:24
原创 Inception Architecture for Computer Vision
目的 2014年之後，深度CNN網絡成爲主流，其中出現了Inception之後，將神經網絡由十幾層加深到34層[^2], Inception作爲後來深度神經網絡中的重要組成模塊，有對其中的原理和效果進行鑽研學習一下。 論文 [Networ
2020-06-26 09:03:24
原创 高通SNPE開發筆記
引言 從2011年甚至更早開始，智能手機，智能終端，車載芯片等等智能終端中，高通芯片無處不在。相比較Intel，高通抓住了移動處理器中續航的問題，不斷推出低功耗移動處理器，從而抓住移動處理器的市場。日常工作中接觸到很多冠以高通之名的產品，
2020-06-26 09:03:21
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原创 2020-04-07-cpp-object-model
layout title categories tags description post C++ Object Model blog C++ 如果不瞭解編譯器對我們的C++代碼做了什麼手腳，很多
2020-04-15 20:02:58
原创 2020-04-01-Cplusplus-History
layout title categories tags description post The history of C++ blog C++ C++的發展歷史 前言 在閱讀C++相關的
2020-04-15 20:02:58
原创 認識神經網絡：卷積，歸一化，優化和語料
引言 一個基於神經網絡模型的視覺模型中，卷積和歸一化層是最爲耗時的兩種layer。卷積數據計算密集類型，今年來大量的優化主要集中在各種設備上的卷積加速。 歸一化層通過計算一個批量中的均值與方差來進行特徵歸一化。衆多實踐證明，它利於
2020-02-20 21:42:40
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原创 NCNN: 應用於手機上的卷積加速
從C++ 到android 在ncnn中是用C++寫的，沒玩過android很是愧疚。幸好項目中有android依賴鏈的cmake文件。 Android CMake toolchain file, for use with the A
2020-02-20 21:42:39
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