Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智

IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage { int nSize;                              /* IplImage大小,等于width*height  */ int ID;                                    /* 版本 (=0)*/ int nChannels;                    /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaCha

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale

编号:1004时间:2016年4月12日16:59:17功能:BS模式的模型结构详解 URL:http://blog.csdn.net/icerock2000/article/details/4000613

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

在本系列文章第三篇Odoo 12 开发之创建第一个 Odoo 应用中,我们概览了创建 Odoo 应用所需的所有组件.本文及接下来的一篇我们将深入到组成应用的每一层:模型层.视图层和业务逻辑层. 本文中我们将深入学习模型层,以及学习如何使用模型来设计应用所需的数据结构.我们会探索模型和字段的各项作用,包括定义模型关系.添加计算字段.创建数据约束. 本文的主要内容有: 学习项目 – 优化图书馆应用 创建模型 创建字段 模型间的关系 计算字段 模型约束 了解 Odoo的 base 模型 开发准备 本文

上一节,我们主要说了Mes系统是什么,以及它的特点和难点,本节,再来讨论一下一个合格的MES系统的模型结构和基本功能. 现代工厂的快速发展,对MES系统提出了更高的要求,其必须满足范围广泛的任务要求,提供高效的数据处理和足够的集成度.因此MES系统可以通过跨部门的数据存储和一个共同的系统框架来实现.一方面集成所有应用,另一方面不依赖每个产品的适用性.一个初步完善的MES系统最少应该具备以下的基本功能: 一.生产过程管理 1丶订单管理:利用在线的实时性检查,采集订单相关信息,利用丰富的图表功能进行

最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch .pt -> netron netron是一个专门可视化模型的工具,支持很多格式,很自然的就是用它直接显示torch保存的模型.但是实际上... 显示成了上图,基本上没什么用. 2. 网上说的比较多的几种方式 a. tensorboardx 画出来的比较丑 b. tensorwatch 支持的torc

OSI模型,即开放式通信系统互联参考模型(Open System Interconnection,OSI/RM,Open Systems Interconnection Reference Model),是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架,简称OSI. OSI/RM协议是由ISO(国际标准化组织)制定的,它有三个基本的功能:提供给开发者一个必须的.通用的概念以便开发完善.可以用来解释连接不同系统的框架. OSI将计算机网络体系结构(archite

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model例子中.它也给出了alexnet的复现.详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train

1 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn from torchvision import models from utils import initialize_weights from utils.misc import Conv2dDeformable from .config import res101_path //金字塔模块,将从前面卷积结构提取的特征分别进行不同的池化操作,得到不同感受野以及

Java内存模型规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的.Java虚拟机是一个完整的计算机的一个模型,因此这个模型自然也包含一个内存模型——又称为Java内存模型. 如果你想设计表现良好的并发程序,理解Java内存模型是非常重要的.Java内存模型规定了如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值,以及在必须时如何同步的访问共享变量. 原始的Java内存模型存在一些不足,因此Java内存模型在Java1.5时被重新修订.这个版本的Java内存模型在Java8中人在使用. Java内

运行时数据区域 运行时数据区包括以下五大部分:方法区.堆.虚拟机栈.本地方法栈.程序计数器.其中,方法区和堆是由所有线程共享的数据区,其他区域是线程隔离的数据区. 程序计数器: 程序计数器是一块较小的内存空间,它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器.在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支.循环.跳转.异常处理.线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成. java虚拟机栈: 与程序计数器一样,java虚拟机栈也是线

typedef struct _IplImage { int nSize;                             /* IplImage大小 */ int ID;                                 /* 版本 (=0)*/ int nChannels;                      /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel;                  /* 被OpenCV

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

 EAV模型是一种数据模型 ,用于描述实体的数量预计会很大,但事实上,实体中要使用的属性数量并不多. Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性. EAV模型(E ->实体,A -> 属性,V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上. 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高. 按照常规做法,比如一个产品的所有相关属性都会存放在产品表里,增删改查的都是这一个表. EAV模式 就是把这些属性按照类型