你的浏览器禁用了JavaScript, 请开启后刷新浏览器获得更好的体验!
输入关键字进行搜索
搜索:
90后IT男
为什么squeezenet和mobilenet没有节省显存
没有用c++提取过特征，感觉好神奇
@COCO_1 python提取特征可以参考这个例子，[url=https://absorbguo.blog.ustc.edu.cn/?p=98]使用python提取特征[/url]。
@yulian99:我的理解是在结合Siamese进行难例挖掘需要自己构建一个hard example mining 层，然后根据两个样本差异评判哪些样本是难例对，然后进行反传
如果你是使用分步训练的方法，就需要确保四个网络配置文件都是统一的，另外你添加了conv6，finetune的时候就不能用初始权值，得把这个层重新命名一下。
5705 次浏览 • 4 个关注 • 2016-12-16
3338 次浏览 • 8 个关注 • 2016-08-07
2017-08-11 南七骄傲 回答了问题, 为什么最近的论文都在追逐小的模型，如squeezeNet，mobileNet....模型的大小带来的好处有哪些？
2017-08-05 南七骄傲 回答了问题, C++提取的特征和python提取的不同？
2017-08-03 南七骄傲 回答了问题, 在正负样本非常不均衡的情况，对于weighted cross_entropy loss应该如何理解？
2017-06-04 南七骄傲 回答了问题, 把fasterrcnn的conv1~conv5的卷积层增加一个卷积conv6.各个网络结构已经改好，在第二阶段fast训练出错，总说fc6层的参数不匹配
威望: 15 赞同: 18 感谢: 2
