from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个…

写在前面 由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验.因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作. 实验要求 熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练 环境配置 实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX2…

迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 数据集下载 这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录 导…

目录 网游中的网络编程系列1:UDP vs. TCP 网游中的网络编程2:发送和接收数据包 网游中的网络编程3:在UDP上建立虚拟连接 TODO 二.在UDP上建立虚拟连接 介绍 UDP是无连接的,一个UDPsocket可以被用做,与任意数量的计算机交换数据包.然而,在多人游戏中,我们只希望在一小部分建立起连接的计算中,交换数据包. 所以,我们需要做的第一步就是:在UDP上让两台计算机,建立起虚拟连接. 但是,首先,我们先深入到底层,弄清楚互联网是如何工作的. 互联网不是一系列的电话线 在200…

要实现网络数据的下载与上传,主要有三种方式 > NSURLConnection  针对少量数据,使用“GET”或“POST”方法从服务器获取数据,使用“POST”方法向服务器传输数据; > NSURLSession(ios7.0新推出的) 针对大量数据,可使用“GET”方法实现线程安全的多线程下载,监控下载进度等,也可以使用“PUT”方法实现上传[put 方法存在严重的安全隐患,目前很少有服务器支持此种上传方式]; > AFNetWorking(2.0之前的版本) 对NSURLConne…

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型 可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8…

症状 当您在 Microsoft Dynamics CRM 2011 年大型数据集上执行 RetrieveMultiple 查询时,您会比较慢. 原因 发生此问题是因为大型数据集缓存 RetrieveMultiple 查询 Microsoft SQL 查询计划.RetrieveMultiple 优化的基本的深度,则需要读取权限"本地的深度"和"深层防御"读取权限. 解决方案 重要:此部分. 方法或任务包含一些介绍如何修改注册表的步骤.但是,如果不正确地修改了注册表,…

一．AdaBoost 元算法的基本原理 AdaBoost是adaptive boosting的缩写,就是自适应boosting.元算法是对于其他算法进行组合的一种方式. 而boosting是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.这里的替换就意味着可以多次地选择同一样本.这一性质就允许新数据集中可以有重复的值,而原始数据集的某些值在新集合中则不再出现. 在S个数据集建好之后,将某个学习算…

MNIST数据集上简单CNN实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN 少说废话多写代码 下载并读取MNIST数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.lea…