Caffe学习系列第61页

【统计学习系列】多元线性回归模型（二）——模型的参数估计I：点估计

文章目录1.前文回顾2.最小二乘法估计（OrdinaryLeastSquaredEstimate,OLS）3.极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate,ML）4.结论5.新问题的提出参考文献写在最后【更新日志】3/3/2020对部分公式中出现的错误进行了修正4/5/2020修改了文章标题1.前文回顾在上一篇文章中，我们建立了多元线性回归模型，以及模型的相关假设，并给出了对应

Mikey_Sun·2022-11-16 00:01

深度学习-激活函数

identitystepsigmoidtanhReLULReLUPReLURReLUELUSELUsoftsignsoftplussoftmaxswishhswish激活函数的选择激活函数相关问题前言本深度学习系列是根据

weiket·2022-11-15 19:46

caffe特殊层：permute\reshape\flatten\slice\concat

1、permutepermute是SSD特有的层，功能类似于np.swapaxes；相当于交换caffe_blob中数据的维度，如图2、reshape只改变输入数据的维度，内容不变。

liu1152239·2022-11-15 19:13

20221108:onnx2caffe错误处理

1:Mul维度不匹配问题通过onnx找到对应输出输入的维度形状：bottom[0]->对应294，维度是2x16x1x1bottom[1]->对应284，维度是2x16x28x28解决思路：利用flatten和scale层实现Mul1：交换bottom[0]和bottom[1]：因为scale层机制是广播第二个输入bottom[0]->对应284，维度是2x16x28x28bottom[1]->对

微风❤水墨·2022-11-15 19:08

机器学习系列11-卷积神经网络CNN part1

ConvolutionalNeuralnetwork(part1)如果本文对你有帮助，请给我的github打个star叭，上面附有全系列目录和内容！更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：CNN常常被用在影像处理上WhyCNNforImage？CNNV.s.DNN我们当然可以用一般的neuralnetwork来做影像处理，不一定要用CNN，比如说，你想要做图像的分类，那你就去t

Sakura_gh·2022-11-15 17:18

机器学习原来这么有趣-Part3-深度学习与卷积神经网络

最近看了AdamGeitgey的机器学习系列文章。寻思着闲着也是闲着，干脆翻译以下，顺便学习下英语啥的哈哈哈。第一次做这种事，有不到位的地方欢迎指教噢。

twelvecoder·2022-11-15 17:47

机器学习原来这么有趣 Part3: 深度学习与卷积神经网络

最近看了AdamGeitgey的机器学习系列文章。寻思着闲着也是闲着，干脆翻译以下，顺便学习下英语啥的哈哈哈。第一次做这种事，有不到位的地方欢迎指教噢。

YuHang·Lin·2022-11-15 17:13

Caffeine本地缓存详解

一.概述Caffeine是一种高性能的缓存库，是基于Java8的最佳（最优）缓存框架。

2021不再有雨·2022-11-15 17:03

点云深度学习系列博客(四)：PointNet代码精讲

目录1.代码解析1.1初始化1.2数据载入1.3模型载入1.4训练代码2.实验结果Reference最近开始上手点云深度学习项目，相比之前纸上谈兵的阶段，此时我将把更多的精力放在代码学习和复现上。在新的学习阶段，就不能是看看论文，蜻蜓点水的配下别人的代码这么简单了。我将逐句分析代码功能，结合实际应用，来深入理解点云深度学习的项目该如何落地。作为点云深度学习的代表作，PointNet[1]的经典程度

程序猿老甘·2022-11-15 14:10

TSN-pytorch 实验记录

TSNcode：https://github.com/yjxiong/tsn-pytorchTSNpre-trainmodel：https://github.com/shuangshuangguo/caffe2pytorch-tsn

SweetCat666·2022-11-15 07:42

图学习初探Paddle Graph Learning 构建属于自己的图【系列三】

contributionType=1如遇到问题查看原项目解决图学习温故以及初探PaddleGraphLearning(PGL)构建属于你的图【系列三】相关项目参考：图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二

汀、·2022-11-14 11:00

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示，详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现（PGL）[前置学习系列二]上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述，下面进图GMLnetworkx

汀、·2022-11-14 11:54

机器学习系列——最小二乘法（一）

原理：（由于不能加载公式，只能这样粗暴地截图了，参考同济第六版高等数学下册第九章第十节）进一步学习可参考网址：http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.htmlhttp://ml.shenmabang.com/archives/83.html转载于:https://www.cnblogs.com/lchzlp/p/7300296.html

weixin_30906671·2022-11-14 07:25

深度学习系列笔记09循环卷积神经网络RNN

文章目录1.序列数据与模型1.1序列数据1.2序列模型——自回归模型和隐变量自回归模型1.3序列模型——隐马尔可夫模型1.4因果关系1.5小结2.文本预处理2.1读取数据集2.2词元化2.3建立词表2.4小结3.循环神经网络3.1RNN简介3.2RNN模型的分类3.3传统的RNN模型3.3.1内部结构分析：3.3.2数据流动过程：3.3.3公式：3.3.4实验代码：3.3.5优缺点：3.4LSTM

三木今天学习了嘛·2022-11-14 07:36

基于深度学习系列的故障诊断基础入门课程

学习路线介绍写在前面学习概要诊断之家IntroductionJoinUs写在前面前一阶段基于信号处理的故障诊断基础入门视频课程一经推出，得到了众多学生的好评，我在欣喜的同时也感到颇有压力。我一直在思考，到底以什么样的方式，才能从科研的角度真正去帮助到大家。我的学生受众面也非常之广，大部分是硕士、博士以及少部分的博士后从业人员，很多都是很顶尖的985的同学。相处下来，我总结了大家的几点共性：1、刚入

诊断之家·2022-11-14 07:47

极智AI | caffe proto 校验模型结构 prototxt 讲解

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享大家好，我是极智视界，本文讲解一下caffeproto怎么校验模型结构prototxt文件。

极智视界·2022-11-12 11:45

极智AI | 比特大陆 SE5 边缘盒子 caffe SSD 量化与转换部署模型

本教程详细记录了在比特大陆SE5边缘盒子上对caffeSSD检测模型进行量化和转换部署模型的方法。

极智视界·2022-11-12 11:44

vgg16 清华镜像_Caffe vgg16网络结构

tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboardTensorBoard涉及到的运算，通常是在训练庞大的...文章玄学酱2017-08-022682浏览量TensorFlow和Caffe

weixin_39567046·2022-11-11 07:25

一文带你了解三种深度学习框架（Caffe，Tensorflow，Pytorch）的基本内容、优缺点以及三者的对比

觉得有帮助请动动小手点赞关注收藏~~~一、CaffeCaffe简介Caffe是一个清晰的，可读性高的，快速的深度学习框架，主要应用在视频，图像处理方面，但是不够灵活，并且对递归网络和语言建模的支持很差Caffe

showswoller·2022-11-11 07:11

PyTorch 与 TensorFlow 怎么选

图1TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe和PaddlePaddle的Google指数本文将

博文视点·2022-11-10 15:57

狂神学习系列20：Docker

狂神学习系列20：Docker声明：本文章是基于狂神的课程所编写，本人才疏学浅，内容仅作参考文章目录狂神学习系列20：Docker1.Docker概述1.1Docker为什么出现？

cocochimp·2022-11-10 07:10

基于深度学习框架pytorch构造深度学习循环神经网络模型RNN和LSTM

有许多优秀的深度学习框架，比如Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。深度学习框架——pytorchpytorch深度学习框架，相对其它框

幻风_huanfeng·2022-11-09 03:20

Caffeine 笔记

expireAfterAccess、expireAfterWrite、expireAfter//基于固定的过期时间驱逐策略LoadingCachegraphs=Caffeine.newBuilder()

测试__昵称·2022-11-07 23:09

卷积神经网络各层解析（一）

转载：https://blog.csdn.net/glory_lee/article/details/77899465在刚刚接触CNN和caffe之后，也对CNN当中的各类layers做了简单的了解。

kim_mechane·2022-11-07 17:58

【十分钟机器学习系列笔记】决策树-剪枝

视频作者：简博士-知乎(zhihu.com)；简博士的个人空间_哔哩哔哩_bilibili链接：【合集】十分钟机器学习系列视频《统计学习方法》_哔哩哔哩_bilibili原书：《统计学习方法》李航决策树生成算法递归地产生决策树

烧灯续昼2002·2022-11-07 15:27

神经网络入门：从神经网络结构到反向传播

神经网络入门本篇笔记选取了3blue1brown的神经网络入门学习系列进行简单的记录。具体的推导过程视频中讲解得很清楚，就不作具体的推导笔记说明了，只对关键点做批注。

Blanche117·2022-11-07 12:57

【机器学习系列】概率图模型第三讲：深入浅出无向图中的条件独立性和因子分解

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，先注意一下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，

CHEONG_KG·2022-11-07 11:37

FCN理论部分

2015CVPR论文地址:https://arxiv.org/abs/1411.4038代码地址(Caffe):https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo#

Le0v1n·2022-11-07 08:26

python cnn 回归模型_【深度学习系列】CNN模型的可视化

前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN，但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白，所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道，神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的featuremap应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型，比如：featuremap与原图很接近，说明它没有学到什么特征；或者它几乎是一

weixin_39895862·2022-11-05 10:35

吴恩达机器学习系列课程笔记——第二章：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1模型描述https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=5我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法是什么样子的，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集

Lishier99·2022-11-04 13:25

解决：torch\lib\caffe2_nvrtc.dll“ or one of its dependencies

问题：torch\lib\caffe2_nvrtc.dll"oroneofitsdependencies环境：系统：win10环境：conda22.9.0cudaversion:11.6问题分析：按pytorch

hi come·2022-11-04 11:06

PyTorch安装步骤

nvidia-smi命令不显示CUDAVersion的解决方案_AI_三土的博客-CSDN博客_nvidia-smi不显示cuda版本二、安装CUDAToolkit(4条消息)解决：torch\lib\caffe2

一指流沙q·2022-11-04 11:05

机器学习【吴恩达|周志华|李宏毅|算法】清单 #收藏#

网络转自：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/78729602系列学习记录：1、吴恩达机器学习系列；2、李宏毅机器学习课程；3、周志华西瓜书

guomutian911·2022-11-04 09:59

点云分割模型的训练, 基于ROS和Caffe的推理

三维点云目标检测深度学习三维点云模型推理,为啥需要学习三维点云,因为可用很好探测三维空间,特别是自动驾驶领域越来越多,为啥又需要深度学习三维点云,可以更好的分类,基于SVM等点云分类方法,也许只能达到80%的准确率,深度学习只会高些;三维点云目标检测思路之一:如下图所示,先分割,再聚类,最后进行目标定位1:apollo分割模型简介根据apllo3.0的代码,分成4步对Lidar核心逻辑流程进行叙述

SensorFusion·2022-11-04 06:34

cs231n : 深度学习框架的使用

Caffecaffe的组成caffe训练一个网络转载请注明：http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/54290065Caffe地址：http://

Snail_Walker·2022-11-03 18:13

docker 训练深度学习_利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践

部分神经网络框架比如caffe依赖过重，安装困难。各种网络模型未做工程化优化，部署困难。tensorflow等框架对GPU等硬件的占用难以灵活控制。

上海情怀木匠家具有限公司·2022-11-03 13:03

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

本博客是针对李宏毅教授在youtube上上传的机器学习系列课程视频的学习笔记。

蓝色枫魂·2022-11-03 08:32

linux脚本学习——从入门到入土1

linux脚本学习——从入门到入土1linux脚本学习系列将以一系列实际脚本来讲解，在对脚本分析的过程中学习bash语言的使用。

wctzhong·2022-11-02 14:24

TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

Google近日发布了TensorFlow1.0候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。主流深度学习框架对比深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括T

xiaomin_____·2022-11-02 13:41

深度学习框架对比

深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、

nekobaobao·2022-11-02 13:40

TensorFlow实战之框架

其核心代码和Caffe一样是用C++编写的，使用C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型（Pytho

NoMorningstar·2022-11-02 13:40

【Java】基于【Mybatis】框架学习系列——动态SQL

个人主页：Ali,S最近更新：2022年7月2日⛽Java框架学习系列：Mybatis框架⛳Java基础学习系列：面向对象飞机大战通信仿真学习系列：【硬件】【通信】【MATLAB】个人简介：通信工程本硕

Ali.s·2022-11-01 19:49

caffe总结（五）经典神经网络模型（LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet）简介

caffe总结（五）一、LeNet二、AlexNetReLU数据扩充重叠池化局部归一化（LocalResponseNormalization，简称LRN）Dropout三、VGG四、GoogLeNet1

香博士·2022-11-01 19:17

Pyramid Scene Parsing Network【PSPNet】论文阅读

论文：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdfCaffeCode：https://github.com/hszhao/PSPNet有pytorch代码的知乎链接：https

是七叔呀·2022-11-01 11:55

深度学习系列45：图像恢复综述

从本期开始，会探索图像恢复领域的论文和代码。本次先阅读一下综述。传统方法一个很大的假设是我们相信我们可以在缺失区域之外找到相似的patch，但是如果缺失区域之外没有任何类似的patch，就没有办法正确修复图像了。1经典GAN方法1.1contextencode：U-net生成器2016年出现的基准的GAN算法，生成器为一个U型网络，判别器为多层卷积网络。损失包括像素级别的重建损失(L2)和鉴别器产

IE06·2022-11-01 11:54

海思hi35xx 各个模块解析及交互_海思AI芯片开发上手笔记 - 算法程序解读

5.1常用深度学习框架推理步骤常用深度学习框架（caffe、TensorFlow等）的算法推理程序主要由三部分组成：预处理：准备推理输入数据，如图片颜色通道排列和分离，像素数据转换成浮点数，数据归一化处

weixin_39879881·2022-10-31 21:54

gpu开发海思_海思AI芯片开发上手笔记 - 算法程序解读

5.1常用深度学习框架推理步骤常用深度学习框架(caffe、TensorFlow等)的算法推理程序主要由三部分组成：预处理：准备推理输入数据，如图片颜色通道排列和分离，像素数据转换成浮点数，数据归一化处

周莫莫·2022-10-31 21:24

TensorRT+图像分类：手动搭建AlexNet得图像分类---训练

它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。

汤姆&·2022-10-31 03:29

计算机视觉知识点汇总

ARM优化CPU硬件基础数字图像处理深度学习基础知识矩阵乘优化经典卷积网络神经网络量化与压缩模型剪枝轻量网络设计方法目标检测网络评价指标语义分割3D视觉计算机视觉基础知识Pytorch框架Caffe框架编程语言模型部署

嵌入式视觉·2022-10-30 07:09

TensorRT资料合集：视频课程、书籍与开源项目

TensorFlow，Pytorch，Caffe，Keras等各种各样的模型训练框架，层出不穷。训练好的模型在实际硬件（嵌入式设备或者服务器端）进行推理时，还需要推理框架。

深蓝学院·2022-10-29 07:37

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