深度学习应用
SSD中把feature map分割成n*n的是哪个文件？
回复目标识别 • c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 95 次浏览 • 2017-06-17 21:12
如何使用matlab运行caffemodel？
目标识别 • lwslove911 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 112 次浏览 • 2017-06-15 21:08
SSD中的prior box疑问
目标识别 • c408550969 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 126 次浏览 • 2017-06-15 09:12
fast-rcnn中针对multi-task loss的计算方法
目标识别 • lgm_jw 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 561 次浏览 • 2017-06-12 09:01
深度学习从基础到进阶_GAN视频教程免费下载地址
人脸识别 • 加油呀哥们 回复了问题 • 8 人关注 • 7 个回复 • 504 次浏览 • 2017-06-10 16:44
ssd的priorbox是什么意思？
Caffe开发使用 • joshua_1988 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 686 次浏览 • 2017-06-09 11:43
最近看Yolo这篇论文，对文章中这句理解不是很清楚？
目标识别 • joshua_1988 回复了问题 • 13 人关注 • 9 个回复 • 3240 次浏览 • 2017-06-09 11:38
关于caffe中tripletloss的方式训练vgg网络的问题
人脸识别 • Andybert 回复了问题 • 7 人关注 • 4 个回复 • 4663 次浏览 • 2017-06-08 15:53
fddb椭圆标注转矩形
综合问题 • zhangcaihong 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 356 次浏览 • 2017-06-08 10:17
FCN-32s训练过程中的疑问
语义图像分割 • 深度学习思考者 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 267 次浏览 • 2017-06-07 16:30
FCN做图像分割，训练时loss一直稳定在一个值附近，请大牛指点
深度学习应用 • Jungle_KingKing 回复了问题 • 13 人关注 • 9 个回复 • 2583 次浏览 • 2017-06-02 14:31
用LeNet训练好的模型识别自己的数字字符，应该在哪一层输出是哪个字符？
深度学习应用 • lutingxiang 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 1766 次浏览 • 2017-06-02 11:11
有没有人做人脸身份证去网纹的
人脸识别 • B-Kalasiky 回复了问题 • 5 人关注 • 4 个回复 • 475 次浏览 • 2017-06-01 20:11
清华大学 Visual Analytics Group 提出的CNNVis该怎么用？
图像分类 • 辛淼 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 166 次浏览 • 2017-05-29 21:11
问下 vgg16训练了一个分类模型，模型卷基层的参数都是零，后面全连接层的参数都不是零，这是什么情况。请教大神。
回复综合问题 • 很遥远 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 178 次浏览 • 2017-05-17 15:58
Caffe 训练时 accuracy 始终为1是什么原因？
综合问题 • huxuanlai 回复了问题 • 5 人关注 • 5 个回复 • 1585 次浏览 • 2017-05-17 15:32
大家现在有研究FCN（Fully Convolutional Networks）的吗？
深度学习应用 • 一品天下 回复了问题 • 6 人关注 • 5 个回复 • 753 次浏览 • 2017-05-13 21:33
训练开始后loss值不变化
深度学习应用 • 佛仙魔 回复了问题 • 4 人关注 • 4 个回复 • 845 次浏览 • 2017-05-10 09:38
测试的时候，就直接用模型中的均值和方差进行计算。
测试的时候，就直接用模型中的均值和方差进行计算。
bounding box regression
深度学习理论 • 王者fqtd 回复了问题 • 56 人关注 • 9 个回复 • 9997 次浏览 • 2016-12-27 16:21
关于caffe中tripletloss的方式训练vgg网络的问题
回复人脸识别 • Andybert 回复了问题 • 7 人关注 • 4 个回复 • 4663 次浏览 • 2017-06-08 15:53
用LeNet训练好的模型识别自己的数字字符，应该在哪一层输出是哪个字符？
回复深度学习应用 • lutingxiang 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 1766 次浏览 • 2017-06-02 11:11
清华大学 Visual Analytics Group 提出的CNNVis该怎么用？
回复图像分类 • 辛淼 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 166 次浏览 • 2017-05-29 21:11
caffe中lstm使用经验，如何在全连接层后连接LSTM,输入输出Blob是什么？
回复深度学习应用 • 很遥远 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 887 次浏览 • 2017-05-09 15:33
请问大家最近image retrieval方向有什么好的思路或文章吗？
回复深度学习应用 • wujinlong 回复了问题 • 4 人关注 • 2 个回复 • 1413 次浏览 • 2017-04-15 10:02
请问多光谱或高光谱遥感数据能否使用Caffe来训练CNN？
回复目标识别 • chouchou 回复了问题 • 8 人关注 • 4 个回复 • 1018 次浏览 • 2017-03-20 20:09
自己定义了一个loss层（目标函数后附），loss值在训练过程中确实在一直减小，但始终无法小于0，请问这是为什么？
回复Caffe开发使用 • Andybert 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 530 次浏览 • 2017-02-23 11:34
batch-normalization算法导致的算法不收敛问题
回复人脸识别 • Francis_ZHOU 回复了问题 • 13 人关注 • 4 个回复 • 6445 次浏览 • 2017-02-16 12:57
支持最新版cudnn的faster-rcnn 欢迎fork
深度学习应用 • xmyqsh 发表了文章 • 1 个评论 • 485 次浏览 • 2016-11-11 18:40
https://github.com/xmyqsh/py-faster-rcnn
阿里云人工智能“看图说话”揭秘
深度学习应用 • phz50 发表了文章 • 0 个评论 • 461 次浏览 • 2016-09-12 12:48
阿里云人工智能“看图说话”原视频（02：00 ~ 03：59） 3岁小孩可以轻松看图说话案例，计算机却很困难，听到不等于听懂、看到不等于看懂 Understand图片转为像素值，RGB（红、绿、蓝）同样标签，视角变化/大小变化/形变/遮挡/光照条件/背景干扰/类内差异Deep Learning , computer vision history ，Scale Big data analysis 发展，促进人工智能重发第2春不停改进算法，不如大数据分析，小孩不停从外界获取信息数据驱动，训练集、测试集 众包 million 图片收集以及标注识别Label，记忆形成短语（CNN、RNN、LSTM）分类 KNN，及优缺点线性分类，f = Wxi + b , W权重、b偏量损失函数 Loss function ，评价Label与真实结果接近度，多类支持向量机SVM、softmax分类器最优化，最短路径、梯度神经网络卷积神经网络（CNN） GoogleNet 有效减少权重参数个数LSTMGPU、Hadoop、Spark 并行计算计算机看图说话、计算机拥有视觉可能应用领域But 不足：无法评估艺术相关、人物情感 0~3岁 difficult | 3 ~10岁 more difficult华裔业界大牛：吴恩达（百度大脑）、周靖人（阿里人工智能）、李飞飞（斯坦福）... ...caffe | deeplearning4j 参考资料more... ... 查看全部
- 阿里云人工智能“看图说话”原视频（02：00 ~ 03：59）
- 3岁小孩可以轻松看图说话案例，计算机却很困难，听到不等于听懂、看到不等于看懂 Understand
- 图片转为像素值，RGB（红、绿、蓝）
- 同样标签，视角变化/大小变化/形变/遮挡/光照条件/背景干扰/类内差异
- Deep Learning , computer vision history ，Scale Big data analysis 发展，促进人工智能重发第2春
- 不停改进算法，不如大数据分析，小孩不停从外界获取信息
- 数据驱动，训练集、测试集 众包 million 图片收集以及标注
- 识别Label，记忆形成短语（CNN、RNN、LSTM）
- 分类 KNN，及优缺点
- 线性分类，f = Wxi + b , W权重、b偏量
- 损失函数 Loss function ，评价Label与真实结果接近度，多类支持向量机SVM、softmax分类器
- 最优化，最短路径、梯度
- 神经网络
- 卷积神经网络（CNN） GoogleNet 有效减少权重参数个数
- LSTM
- GPU、Hadoop、Spark 并行计算
- 计算机看图说话、计算机拥有视觉可能应用领域
- But 不足：无法评估艺术相关、人物情感 0~3岁 difficult | 3 ~10岁 more difficult
- 华裔业界大牛：吴恩达（百度大脑）、周靖人（阿里人工智能）、李飞飞（斯坦福）... ...
- caffe | deeplearning4j 参考资料
- more... ...
