一、VMware workstation 虚拟机中Ubuntu 16.04.3 server版本操作系统安装（1）二、Ubuntu的root用户密码设置默认root密码是随机的，即每次开机都有一个新的root密码。我们可以在终端输入命令 sudo passwd root 或者sudo passwd ，然后输入当前用户的密码，enter，终端会提示我们输入新的密码并确认，此时的密码就

什么是pspnet模型为什么叫它pspnet模型呢，其实是因为其主要采用了pspblock也就是psp模块。psp模块的样式如下，其psp的核心重点是采用了步长不同，pool_size不同的平均池化层进行池化，然后将池化的结果重新resize到一个hw上后，再concatenate。即：红色：这是在每个特征map上执行全局平均池的最粗略层次，用于生成单个bin输出。橙色：这是第二层，将特...

什么是残差网络Residual net(残差网络)：将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。其结构如下：ResNet50有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联，它的作用是改变网络的维度；Iden...

模型部分什么是Segnet模型Segnet模型是一个比较基础的语义分割模型，其结构比较简单，在说其结构之前，我们先讲一下convolutional Encoder-Decoder的结构。其主要结构与自编码（Autoencoder）类似，通过编码解码复原图片上每一个点所属的类别。下图主要是说明利用卷积层编码与解码的过程。...

什么是MobileNet模型MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。对于一个卷积点而言：假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每个数据，最后可得到所需的32个输出通道，所需参数为16×...

什么是MobileNetV2模型MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。MobileNetV2是MobileNet的升级版，它具有两个特征点：1、Inverted residuals，在ResNet50里我们认识到一个结构，bottleneck design结构...

LSTM简介1、RNN的梯度消失问题在过去的时间里我们学习了RNN循环神经网络，其结构示意图是这样的：其存在的最大问题是，当w1、w2、w3这些值小于0时，如果一句话够长，那么其在神经网络进行反向传播与前向传播时，存在梯度消失的问题。0.925=0.07，如果一句话有20到30个字，那么第一个字的隐含层输出传递到最后，将会变为原来的0.07倍，相比于最后一个字的影响，大大降低。...

什么是Xception模型Xception是谷歌公司继Inception后，提出的InceptionV3的一种改进模型，其改进的主要内容为采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的多尺寸卷积核特征响应操作。在讲Xception模型之前，首先要讲一下什么是depthwise separable convolution。对于一个卷积点...

问题描述解决办法：1. 安装pandoc下载pandoc官方下载http://miktex.org/howto/install-miktex其他可用CSDN资源下载地址直接点击安装，默认安装即可，可选择安装位置。然后配置环境变量，把安装路径配置到系统path中。如我的是将E:\IDE\Pandoc放置path中。2. 安装miktex直接点击安装，默认安装即可，可选择安装位置。...

什么是SSD目标检测算法SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快。但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均..