LRN和BN的数学公式理解与区别
1、写在前面这两个方法，一个出现在Alexnet，另一个应用在Googlenet中，将原本的公式进行粘贴如图所示：一、介绍神经网络迅速发展并逐渐成为一项很前沿的技术，可以使用很多方法来改善网络的表现，使用更大的数据集，学习更多的模型，并且使用更好的技术来抑制过拟合。datasets of labeled images were relatively small.带标签的数据集太小。小数据集下简单的识别任务已经做的很好了，识别率已经接近人的辨别能力，但是，真实的环境因素还是影响着神经网络模型的识别率，所
Lucene简单实战学习
第一步：通过简单实现，认识Lucene，参考博客：链接: 点击这里.第二步：进一步认识Lucene的实现过程，参考博客：链接: 点击这里.当然，这里也需要自己动手实现，下面我会把整理好的文件放到网盘中，连接如下：链接: 网盘地址.网盘链接还未开启，稍后！第三步：完整的搜索引擎的理解 API，参考博客：链接: 点击这里....
http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd“报错
Maven项目莫名报错、或者是 pom.文件l头部http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"报错。解决办法：右键项目选择Maven 点击Update Project Alt+F5前提是各个依赖包下载完成，没有多余的依赖和错误的依赖，问题解决！...
torch与numpy
因为在编程的过程中，总是忘记两者该如何转换，下面记录笔记，方便查看！1、torch 转 numpyimage_te = [1,2,3,4,5,6]img = np.array(image_te)img.shape()img = torch.tensor(img)#此处就转换成了torch，可以往网络模型中传送了import matplotlib.pyplot as pltplt.figure('yy')plt.axis('on')plt.title('zmy')plt.imshow(
squeezeNet阅读
引言众所周知，小的卷积神经网络体系结构有三个优点：1、较小的CNN在分布式训练过程中需要较少的服务器通信2、较小的CNN只需较少的带宽就能将新模型从云端导出到客户端如无人驾驶汽车3、较小的CNN更适合部署在FPGA和其他内存有限的硬件上而Squeezenet就实现了在保持高准确率的基础上大量减少参数！（16年的准确度）但是从侧面也能够感受到squeezenet采取的策略是有效的！绪论展开讲上述的三个优点：1、参数越少，训练愈快，分布式通信开销越少2、在无人驾驶汽车上，功能的更新需要半自动化
ICnet实时场景分割网络
本文出自ECCV2018，腾讯优图实验室和香港中文大学汤晓鸥教授团队笔下，是一篇顶会的论文。论文的应用场景应该是无人驾驶这一块。第一部分 网络细节ICnet的网络分为三个分支，Lowest、medium、high resolution Branch。在此定义图片的初始化输入大小为 H x W。Lowest resolution branch低分辨率分支使用原图片的 1/4大小作为输入，1/32大小作为输出。这一部分网络基于金字塔池化、FCN结构，使用空洞卷积，并且在残差模块的基础上设计阶段 4和
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述
Head Pose Estimation in Computer Vision: A SurveyErik Murphy-Chutorian, Student Member, IEEE and Mohan Manubhai Trivedi, Senior Member, IEEE摘要估计另一个人头部姿势的能力是一种常见的人类能力，对计算机视觉系统提出了独特的挑战。 与作为面部相关视觉研究的主...
opencv python 打开双目摄像头
真的非常迷 - -双目摄像头通过一根usb与电脑连接，如果直接这样会报错。但是调用摄像头0和1（电脑摄像头和双目左）或0和2（电脑摄像头和双目右）都是可以的。cap1 = cv2.VideoCapture(1 + cv2.CAP_DSHOW)cap2 = cv2.VideoCapture(2 + cv2.CAP_DSHOW)while True: ret1, frame1 ...
NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（二）并行程序设计概述
一句话：并行计算是同时应用多个计算资源解决一个计算问题 并行处理：搬砖模型串行计算模式：常规软件是串行的，设计运行于一个中央处理器上 (CPU)，通过离散的指令序列完成一个问题的解决，一条一条指令的执行，同时只有一条指令在执行并行计算模式：并行计算是同时应用多个计算资源解决一个计算问题，涉及多个计算资源或处理器，问题被分解为多个离散的部分，可以同时处理（并行），每个部分可...
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