
1.簡(jiǎn)介 計(jì)算著色器(Compute Shader)是一個(gè)特殊類型的著色器,其獨(dú)立于OpenGL的圖像渲染管道之外。他們被設(shè)計(jì)出用于充分利用圖像處理器GPU的大規(guī)模并發(fā)計(jì)算能...
簡(jiǎn)介 雙流法 以及 C3D 算是行為識(shí)別中比較經(jīng)典也是比較基本的兩種方法,一下就對(duì)這兩種方法進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的記錄。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),其實(shí)雙流法與C3D卷積網(wǎng)絡(luò)所要處理的問(wèn)題都是在一段視...
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō) FCN 其實(shí)就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò),它里面全部都是卷積層和池化層。那么對(duì)于,這樣子的網(wǎng)絡(luò)可以做什么呢? 我們知道CNN對(duì)于一張圖片的卷積提取特征到最后 feature map...
Faster RCNN 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),是將區(qū)域框的建議做成了一個(gè)可以訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)框架(RPN)。隨后對(duì)RPN出來(lái)的結(jié)果來(lái)進(jìn)行 Fast RCNN 的篩選。 RPN 網(wǎng)絡(luò)如何做到建議...
MobileNets MobileNets 總體來(lái)說(shuō)是一個(gè)減少參數(shù)計(jì)算量的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。并且提出了兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的縮減(其實(shí)就是兩個(gè)比例來(lái)進(jìn)行計(jì)算量的縮放,在【0,...
這是一篇14年的關(guān)于使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架做關(guān)節(jié)點(diǎn)熱力圖的一篇文章。該篇文章在以下方面進(jìn)行了改進(jìn)。【相較于改進(jìn),我們先要敘述一下不足的地方】 Multi-Resolution ...
這是一篇比較經(jīng)典的人體姿態(tài)識(shí)別的文章,以下簡(jiǎn)單介紹一下其重大的改進(jìn)。整篇論文的基調(diào)在于一個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的回歸,使用DNN對(duì)人體關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行定位。因?yàn)镃NN網(wǎng)絡(luò)對(duì)于圖像大小的...
最初的天神 卡俄斯 —— 卡俄斯是存在于宇宙形成之前的一片黑暗空間;它的形狀不可描述,可以稱為“混沌”; 歐律諾墨 —— 混沌中的女神,與自己用北風(fēng)創(chuàng)造的大蛇俄菲翁結(jié)合; 柯...
在太初茫茫之時(shí),世界處于一種雜亂無(wú)語(yǔ)的“混沌”狀態(tài);太陽(yáng)尚未出世,月亮也沒(méi)誕生,大海、陸地、天空都糅雜在一塊彼此不分。過(guò)了一陣子,天空與大地開(kāi)始彼此沖突,冷熱軟硬彼此爭(zhēng)斗分離...
LRN 與 BN 的區(qū)別: ==== LRN 首先,我們知道 LRN 首先是在 AlexNet 中首先,被定義,它的目的在于卷積(即 Relu 激活函數(shù)出來(lái)之后的)值進(jìn)行局部...
兔與鱷魚(yú) 這個(gè)大國(guó)主神呢,有許多的兄弟(應(yīng)該也是堂兄或者表兄弟吧),但是他的兄弟們都把自己的國(guó)土讓給了大國(guó)主神(不是很懂他們的思想),更狗血的是,讓國(guó)土的原因是在于,這些兄弟...
祓除 伊邪那岐從黃泉回來(lái)之后,越發(fā)覺(jué)得自己身體不舒服。【精神潔癖,跟你上街踩了狗屎,就會(huì)覺(jué)得渾身不舒服】他就到了筑紫日向之桔小門之阿波岐原,舉行祓除。(接下來(lái)就是各種的造神活...
別天神 神世七代 日本的神世七代的內(nèi)容非常的奇怪,從第三代開(kāi)始,每一代的神都是兄妹兩人一起出現(xiàn)。【難道這就是日式妹控文化的起源??】 日本島的形成 當(dāng)然在歷史長(zhǎng)河中,一個(gè)島嶼...
準(zhǔn)確率(Accuracy), 精確率(Precision), 召回率(Recall) 和 F1-Measure ====舉個(gè)栗子:假設(shè)我們手上有60個(gè)正樣本,40個(gè)負(fù)樣本,我...
SPPNet 簡(jiǎn)單說(shuō)一下 SPPNet 的操作,這個(gè)是通過(guò)你輸入的size 來(lái)決定你最后pooling 層的 SizeX,SizeY, 以及它的 StrideX, Strid...
博文內(nèi)容借鑒: How to use Different Batch Sizes when Training and Predicting with LSTMs鏈接:http...
樸素貝葉斯 重要知識(shí)點(diǎn):【樸素貝葉斯的想法是每個(gè)特征都是相互獨(dú)立,它們互不干涉,所以可以寫成這樣子的形式】【P(X| A,B ) = P (X | A) * P(X| B )...