本文純屬個人多年摸索、踩坑、填坑過程中總結(jié)的經(jīng)驗！適合本科生, 碩士生, 博士生乃至博士后！ 這里有詳細(xì)的學(xué)位論文寫作之word和Latex攻略視頻教程 完成一篇博士論文有多...
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學(xué)位論文寫作的正確打開方式：程序員的理性與倔強(qiáng) -
git-同步遠(yuǎn)程倉庫、刪除分支
同步遠(yuǎn)程倉庫 在做項目時，會遇到以下兩種情況需要本地同步遠(yuǎn)程倉庫的更改。 情形一 有時候一些分支在遠(yuǎn)程已經(jīng)刪除了，但是使用git branch -a（用來查看所有的分支，包括...
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torch.meshgrid()和np.meshgrid()的區(qū)別
np.meshgrid()函數(shù)常用于生成二維網(wǎng)格，比如圖像的坐標(biāo)點。pytorch中也有一個類似的函數(shù)torch.meshgrid()，功能也類似，但是兩者的用法有區(qū)別，使用...
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Ubuntu16.04源碼編譯安裝opencv4.1.2+opencv_contrib的C++接口0. 安裝一些必要的包 1. 下載opencv/opencv_contrib源代碼 這里直接從opencv的github倉庫clone最新的opencv源代碼到本地: 在本地...
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使用watershed作為psenet的后處理
前段時間在跑文本檢測的psenet模型，psenet的后處理過程使用了使用了一個稱為PSE(progressive scale expansion，逐步的尺度擴(kuò)張)的處理步驟...
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ubuntu下安裝cuda的兩種方法1. 安裝方法1 以安裝cuda9.0為例，首先在CUDA Toolkit Archive網(wǎng)頁找到CUDA Toolkit 9.0版本，然后選擇如下選項： 然后卸載所有之前安...
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@Amelia_6a9a 可以試試，不行就換成opencv3.x，用pip安裝挺方便的
編譯caffe－Makefile.config解析
配置cuDNN 原始代碼： 如果要使用GPU版本的caffe并且準(zhǔn)備使用cuDNN加速庫，那就將 改為 CPU or GPU 原始代碼： 這兩行代碼決定是否配置CPU版本的c...
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抱歉，RRPN我當(dāng)時沒深入看代碼，無法回答你的問題。而且它的模型復(fù)雜度挺高，不推薦。
你做的是文本檢測嗎？如果文本不是很長的話，推薦使用EAST或者pixellink，效果應(yīng)該比RRPN好，重點是模型簡單，github上面都有基于tf的開源代碼。這兩個模型都可以使用隨機(jī)裁剪的方式做數(shù)據(jù)增強(qiáng)。如何將rolabelImg工具制作的.xml文件轉(zhuǎn)成MSRA-TD500格式
最近在使用RRPN模型來訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集，旋轉(zhuǎn)bounding box的標(biāo)注工具使用的是roLabelImg。下面記錄如何將roLabelImg標(biāo)注得到的.xml文件轉(zhuǎn)成MS...
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目標(biāo)檢測—紙上談兵(二)這是一個閱讀筆記，主要用于記錄在閱讀經(jīng)典的目標(biāo)檢測模型論文過程中，得出的總結(jié)和思考。并不詳細(xì)介紹每個模型，主要總結(jié)每個模型的優(yōu)缺點。其中可能存在錯誤的理解，僅供參考哈。 11...
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Ubuntu16.04 安裝有道詞典
在Ubuntu16.04下安裝有道詞典發(fā)現(xiàn)因為一些依賴問題無法完成安裝。通過嘗試找到了解決方法。 因為官方Ubuntu的deb包依賴gstreamer0.10-plugins...
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目標(biāo)檢測—紙上談兵(一)這是一個閱讀筆記，主要用于記錄在閱讀經(jīng)典的目標(biāo)檢測模型論文過程中，得出的總結(jié)和思考。并不詳細(xì)介紹每個模型，主要總結(jié)每個模型的優(yōu)缺點。其中可能存在錯誤的理解，僅供參考哈。 1....
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python處理MNIST數(shù)據(jù)集
1. MNIST數(shù)據(jù)集 1.1 MNIST數(shù)據(jù)集獲取 MNIST數(shù)據(jù)集是入門機(jī)器學(xué)習(xí)/模式識別的最經(jīng)典數(shù)據(jù)集之一。最早于1998年Yan Lecun在論文： Gradient...
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(2013, NIN)Network in Network1. 論文亮點一 這是在VGG-Net和GoogleNet之前提出的一個CNN分類模型，在我看來，這篇論文最大的亮點是： 提出使用全局平均池化層 ，取代經(jīng)典CNN分類器如Al...
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(2014,VGG)Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition1. VGG-Net網(wǎng)絡(luò)的特點 自從AlexNet在ILSVRC2012上面大放光芒之后，接下參加ImageNet競賽的所有top模型基本上都采用了CNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。CNN網(wǎng)絡(luò)...
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(2012, AlexNet) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
上一篇文章中的LeNet-5是第一個廣為人知的經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)，但那是20年前提出的CNN網(wǎng)絡(luò)，最成功的案例是解決了手寫數(shù)字識別的問題，當(dāng)時被廣泛應(yīng)用于郵局/銀行的手寫郵編/支...
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(1998, LeNet-5)Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition有了前面幾篇論文的經(jīng)驗積累，Yan LeCun在1998年的這篇論文中正式提出了LeNet-5—第一個廣為人知的經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)模型。 但是這篇文章的內(nèi)容遠(yuǎn)不止提出了一個LeN...
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(1990)Handwritten digit recognition with a back-propagation network1. 論文亮點 這篇論文處理的問題和上一篇《Backpropagation applied to handwritten zip code recognition》相同，使用...
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(1989)Backpropagation applied to handwritten zip code recognition在上一篇論文中《Generalization and Network Design Strategies》，Yan LeCun成功設(shè)計了多個版本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中Net-5是一...
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(1989)Generalization and Network Design StrategiesYan Lecun在這篇論文主要討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（或者更普遍的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型）的泛化性能和一些針對具體問題設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技巧。 這篇論文的一個主要觀點是：處理實際問題時，當(dāng)針對該...
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(1980)Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition...
這篇論文是現(xiàn)代CNN網(wǎng)絡(luò)的鼻祖。 1. 引言 人類對大腦中模式識別的機(jī)制知之甚少，想要通過傳統(tǒng)的生理學(xué)實驗來揭露它（模型識別機(jī)制）似乎也不太可能。其中最著名的實驗是Hubel...