深度学习应用

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ssd的priorbox是什么意思?

Caffe开发使用healz 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 271 次浏览 • 3 天前 • 来自相关话题

三维激光点云目标检测

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目标识别zhangrui 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 69 次浏览 • 6 天前 • 来自相关话题

训练开始后loss值不变化

深度学习应用feynman 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 222 次浏览 • 2017-04-20 11:07 • 来自相关话题

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feynman 回复了问题 • 12 人关注 • 8 个回复 • 1695 次浏览 • 2017-04-20 10:15 • 来自相关话题

Matlab版faster_rcnn出错

目标识别lsh13765026940 回复了问题 • 7 人关注 • 8 个回复 • 1473 次浏览 • 2017-04-17 08:38 • 来自相关话题

请问大家最近image retrieval方向有什么好的思路或文章吗?

深度学习应用wujinlong 回复了问题 • 4 人关注 • 2 个回复 • 1217 次浏览 • 2017-04-15 10:02 • 来自相关话题

Caffe 训练时 accuracy 始终为1是什么原因?

综合问题phoenixbai 回复了问题 • 5 人关注 • 4 个回复 • 908 次浏览 • 2017-04-13 10:00 • 来自相关话题

用faster-rcnn跑自己的数据,最后跑demo.py的时候没有显示出图片和它的标注框

目标识别zhangs 回复了问题 • 1 人关注 • 2 个回复 • 184 次浏览 • 2017-03-31 23:09 • 来自相关话题

用faster-rcnn训练自己的数据出现问题

目标识别Fantasysoda 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 921 次浏览 • 2017-03-29 15:44 • 来自相关话题

用CNN做分类时对图像按中心点随机旋转是否可以起到数据扩充作用

深度学习理论辛淼 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 180 次浏览 • 2017-03-29 00:17 • 来自相关话题

Faster RCNN显存消耗大小计算?

目标识别进击的煎饼果子 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 187 次浏览 • 2017-03-26 17:29 • 来自相关话题

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renhanchi 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 1457 次浏览 • 2017-03-24 13:54 • 来自相关话题

有用Caffe配置SSD,好的教程资料不??

深度学习应用labsig 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 415 次浏览 • 2017-03-21 08:15 • 来自相关话题

请问多光谱或高光谱遥感数据能否使用Caffe来训练CNN?

目标识别chouchou 回复了问题 • 8 人关注 • 4 个回复 • 871 次浏览 • 2017-03-20 20:09 • 来自相关话题

最近有什么好的目标检测的文章吗,求推荐

论文阅读玉清元始天尊 回复了问题 • 7 人关注 • 6 个回复 • 826 次浏览 • 2017-03-16 13:14 • 来自相关话题

请问:召回率,大家都是怎么计算的呢

目标识别michael5lin 回复了问题 • 6 人关注 • 3 个回复 • 279 次浏览 • 2017-03-09 10:06 • 来自相关话题

fddb椭圆标注转矩形

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综合问题jcheng123 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 169 次浏览 • 2017-03-07 19:48 • 来自相关话题

deeplab v2 运行run_densecrf.sh报错

语义图像分割flazerain 回复了问题 • 2 人关注 • 3 个回复 • 519 次浏览 • 2017-03-05 21:13 • 来自相关话题

关于caffe中tripletloss的方式训练vgg网络的问题

人脸识别hgzry812 回复了问题 • 7 人关注 • 3 个回复 • 4199 次浏览 • 2017-02-26 22:29 • 来自相关话题

网络训练显存占用问题,如何避免

深度学习应用辛淼 回复了问题 • 6 人关注 • 5 个回复 • 650 次浏览 • 2017-02-24 13:13 • 来自相关话题

条新动态, 点击查看
在训练的时候用移动平均(类似于momentum)的方式更新batch mean和variance,训练完毕,得到一个相对比较稳定的mean和variance,存在模型中。
测试的时候,就直接用模型中的均值和方差进行计算。
在训练的时候用移动平均(类似于momentum)的方式更新batch mean和variance,训练完毕,得到一个相对比较稳定的mean和variance,存在模型中。
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 • 50 人关注 • 9 个回复 • 8286 次浏览 • 2016-12-27 16:21 • 来自相关话题

Matlab版faster_rcnn出错

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有用Caffe配置SSD,好的教程资料不??

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深度学习应用labsig 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 415 次浏览 • 2017-03-21 08:15 • 来自相关话题

请问多光谱或高光谱遥感数据能否使用Caffe来训练CNN?

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目标识别chouchou 回复了问题 • 8 人关注 • 4 个回复 • 871 次浏览 • 2017-03-20 20:09 • 来自相关话题

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请问:召回率,大家都是怎么计算的呢

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怎样用siamese训练自己的数据集?

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深度学习应用georigia_zhang 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 219 次浏览 • 2017-02-21 20:43 • 来自相关话题

batch-normalization算法导致的算法不收敛问题

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人脸识别Francis_ZHOU 回复了问题 • 12 人关注 • 4 个回复 • 5517 次浏览 • 2017-02-16 12:57 • 来自相关话题

py-R-FCN中如何使用Adam优化

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目标识别Francis_ZHOU 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 255 次浏览 • 2017-02-16 10:01 • 来自相关话题

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?

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深度学习应用辛淼 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 396 次浏览 • 2017-02-15 21:13 • 来自相关话题

采用caffe框架用CNN对自己的采集的图片数据一般需要做哪些工作?

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深度学习应用辛淼 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 284 次浏览 • 2017-02-15 21:04 • 来自相关话题

siamese network 训练数据如何处理,包括txt文件格式以及转lmdb格式。

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深度学习应用cjwdeq 回复了问题 • 7 人关注 • 4 个回复 • 2163 次浏览 • 2017-01-21 16:06 • 来自相关话题

caffe 扩展应用的领域

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综合问题辛淼 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 233 次浏览 • 2017-01-10 14:15 • 来自相关话题

请问训练完cnn网络,像这种权重图和特征图是怎么弄出来了,怎么会有这么高的分辨率

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综合问题weixing 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 354 次浏览 • 2017-01-07 23:09 • 来自相关话题

faster-rcnn最终的模型中,rois-dim(1 256 50 50)中的‘50’是怎么计算出来的?

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综合问题hunterlew 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 232 次浏览 • 2017-01-05 17:50 • 来自相关话题

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 • 406 次浏览 • 2016-11-11 18:40 • 来自相关话题

 支持最新版cudnn的faster-rcnn  欢迎fork
 
https://github.com/xmyqsh/py-faster-rcnn

 支持最新版cudnn的faster-rcnn  欢迎fork
 
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 • 415 次浏览 • 2016-09-12 12:48 • 来自相关话题

初入深度学习圈子,做点总结,上班时间先写个提纲,下班了再完善!
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
初入深度学习圈子,做点总结,上班时间先写个提纲,下班了再完善!
  1. 阿里云人工智能“看图说话”原视频(02:00 ~ 03:59) 
  2. 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
  3. 图片转为像素值,RGB(红、绿、蓝)
  4. 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
  5. Deep Learning , computer vision history ,Scale Big data analysis 发展,促进人工智能重发第2春
  6. 不停改进算法,不如大数据分析,小孩不停从外界获取信息
  7. 数据驱动,训练集、测试集 众包 million 图片收集以及标注
  8. 识别Label,记忆形成短语(CNN、RNN、LSTM)
  9. 分类 KNN,及优缺点
  10. 线性分类,f = Wxi + b , W权重、b偏量
  11. 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
  12. 最优化,最短路径、梯度
  13. 神经网络
  14. 卷积神经网络(CNN) GoogleNet 有效减少权重参数个数
  15. LSTM
  16. GPU、Hadoop、Spark 并行计算
  17. 计算机看图说话、计算机拥有视觉可能应用领域
  18. But 不足:无法评估艺术相关、人物情感 0~3岁 difficult | 3 ~10岁 more difficult
  19. 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)... ...
  20. caffe | deeplearning4j 参考资料
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