論文鏈接 Faster R-CNN Towards Real-Time Object：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdftensorfl...
發(fā)簡信
IP屬地：重慶
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從結(jié)構(gòu)刊橘、原理到實(shí)現(xiàn)鄙才，F(xiàn)aster R-CNN全解析（原創(chuàng)） -
caffe Layers及參數(shù)1、Convolution層： 層類型：Convolution參數(shù)：lr_mult: 學(xué)習(xí)率系數(shù)促绵，最終的學(xué)習(xí)率 = lr_mult *base_lr,如果存在兩個(gè)則第二個(gè)為偏...
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深度學(xué)習(xí)之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一攒庵、前言深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是通過構(gòu)造一個(gè)多層的表示學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)（表示學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)指算法在少量人為先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的情況下自動(dòng)從數(shù)據(jù)中抽取合適的特征），使用一系列非線性變換操作從原始數(shù)據(jù)中提取簡...
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首次運(yùn)行 tensorflow 項(xiàng)目之 vgg 網(wǎng)絡(luò)1. 下載所需文件 下載路徑 首先將需要的文件下載下來败晴，放到一個(gè)文件夾中浓冒，這里我的路徑是E:\vgg 這是需要的文件，第一個(gè)是數(shù)據(jù)集尖坤，第二個(gè)文件夾包含了模型代碼以及訓(xùn)練集和少...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(三)-決策樹實(shí)戰(zhàn)之隱形眼鏡類型預(yù)測(cè)
一稳懒、前言 本節(jié)我們將使用決策樹構(gòu)建分類器，并將其應(yīng)用到隱形眼鏡類型預(yù)測(cè)的實(shí)際問題中慢味，最后研究分類分類器的存儲(chǔ)問題场梆。 二、使用決策樹執(zhí)行分類 預(yù)測(cè)結(jié)果為： 現(xiàn)在我們已經(jīng)根據(jù)決策...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(二)-決策樹的構(gòu)造和繪制一贮缕、前言 你是否玩過二十個(gè)問題的游戲辙谜？游戲規(guī)則很簡單：參與游戲的一方在腦海中想某個(gè)事物，其他參與者向其提問感昼，只允許提二十個(gè)問題装哆，而且問題的答案只能用對(duì)和錯(cuò)來回答。問問題的人通...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（一）—— k - 近鄰算法一定嗓、前言 當(dāng)我們想看電影而又不知道看啥電影的時(shí)候蜕琴，通常會(huì)選擇一些分類標(biāo)簽，例如想看哪個(gè)國家的宵溅，想看什么類型的等等凌简。因此，我們可以發(fā)現(xiàn)恃逻，電影是可以按照題材分類的雏搂。但具體又是怎么...
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@LpZHe 學(xué)到了??我太業(yè)余了??
js 基礎(chǔ)之選項(xiàng)卡切換
昨天在慕課網(wǎng)接觸到了一個(gè) javascript 基礎(chǔ)教程寇损，教程的最后要求完成選項(xiàng)卡切換的效果凸郑。效果圖如下： 為了加強(qiáng)自己的記憶，同時(shí)也鼓勵(lì)自己繼續(xù)學(xué)習(xí)矛市，所以試著寫文章記錄一下...
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Daily Routine
一芙沥、機(jī)器學(xué)習(xí)分類 1. 有數(shù)據(jù)有標(biāo)簽的監(jiān)督學(xué)習(xí) 2. 有數(shù)據(jù)無標(biāo)簽非監(jiān)督學(xué)習(xí) 3. 少量數(shù)據(jù)有標(biāo)簽大量數(shù)據(jù)無標(biāo)簽的半監(jiān)督學(xué)習(xí) 4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（從經(jīng)驗(yàn)中總結(jié)提升） 5.遺傳算法...
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重慶·洪崖洞傳說中的“千與千尋”，值得一去 印象最深的就是小吃那一層，簡直是口水直流啊而昨，根本控制不住我自己(′? ? ?`) 跟朋友玩得超級(jí)開心救氯，人生有一知己足以
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“月薪3000”和“30000”的讀書法差距到底在哪兒着憨？“書是人類進(jìn)步階梯”。現(xiàn)在很多人把讀書作為提升自己的方法务嫡，那些成功人士或者優(yōu)秀的人都會(huì)去閱讀享扔，沃倫·巴菲特每天讀500頁書，這樣知識(shí)才會(huì)像利息那樣累積植袍，比爾·蓋茨每周都會(huì)讀一...
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