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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。
8590 次浏览 • 4 个关注 • 2016-12-16
4365 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
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