本页是转载caffe的一个介绍,之前的页面图都down了,更新一下. 目录 简介 要点记录 提问 总结 简介 报告时间是北京时间 12月14日 凌晨一点到两点,主讲人是 Caffe 团队的核心之一 Evan Shelhamer.第一次用 GoToMeeting 参加视频会议,效果真是不错. 报告后分享出了 视频 和 展示文件.另一讲座,cuDNN: Accelerating Convolutional Neural Networks using GPUs,视频 和 展示文件 也已放出. Caff…

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习…

tiny-dnn是一个基于DNN的深度学习开源库,它的License是BSD 3-Clause.之前名字是tiny-cnn是基于CNN的,tiny-dnn与tiny-cnn相关又增加了些新层.此开源库很活跃,几乎每天都有新的提交,因此下面详细介绍下tiny-dnn在windows7 64bit vs2013的编译及使用. 1.      从https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn 下载源码: $ git clone https://github.com/tiny-…

深度学习标注工具 LabelMe 的使用教程(Windows 版本) 2018-11-21 20:12:53 精灵标注助手:http://www.jinglingbiaozhu.com/ LabelMe:https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool 1. install anaconda: https://www.anaconda.com/download/ 2. 打开刚刚安装好的 Anaconda Prompt 3. 在打开的 pro…

使用深度学习的超分辨率介绍 关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论. 介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程.由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有"较低分辨率".我们可以通过以下等式将HR和LR图像联系起来:LR = degradation(HR) 显然,在应用降级函数时,我们从HR图像获得LR图像.但是,我们可以反过来吗?在理想的情况下,是的!如果我们知道确切的降级函数,通过将其逆应用于…

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这…

谷歌开源T2T模型库,深度学习系统进入模块化时代! 谷歌大脑颠覆深度学习混乱现状,要用单一模型学会多项任务 https://github.com/tensorflow/models https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/README.md https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim 这位成功转型机器学习的老炮,想把他多年的经验分享给你…

这周安装了caffe的windows版本和Linux版本,依赖关系太多,如果系统选对了,安装起来很easy,选错了,就会遇见各种坑. 1.操作系统最好使用ubuntu desktop 14.04 64位. 我试用的操作系统版本比较多,以下介绍一下操作系统的坑: ubuntu server 14.04  64位,部分u盘启动工具不支持,安装一半会报错找不到cdrom. ubuntu server 15.10  64位,gcc版本太高,编译OpenCV时调用cudnn时有问题,替换低版本无效,未查到…

一.JMeter 介绍 Apache JMeter是纯JAVA桌面应用程序,被设计为用于测试客户端/服务端结构的软件(例如web应用程序).它可以用来测试静态和动态资源的性能,例如:静态文件,Java Servlet,CGI Scripts,Java Object,数据库和FTP服务器等等.JMeter可用于模拟大量负载来测试一台服务器,网络或者对象的健壮性或者分析不同负载下的整体性能.     同时,JMeter可以帮助你对应用程序进行回归测试.通过创建的测试脚本和assertions来验证你…

原文: http://blog.csdn.net/czp0322/article/details/52161759 今天在做FCN实验的时候,发现solver.prototxt文件一直用的都是model里自带的,一直都对里面的参数不是很了解,所以今天认真学习了一下里面各个参数的意义. DL的任务中,几乎找不到解析解,所以将其转化为数学中的优化问题.sovler的主要作用就是交替调用前向传导和反向传导 (forward & backward) 来更新神经网络的连接权值,从而达到最小化loss,实际…