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TensorFlow学习笔记(二)之可视化(Tensorboard)

本文主要介绍Tensorboard的可视化工具TensorFlow,Tensorboard通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化使得tensorflow程序的理解、调试和优化更加简单高效。

Linux中查看进程状态信息命令

转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录1、常用命令总结2、进程简述及查看方式3、进程信息的查看3.1列出与 本次登录系统 有关的进程信息1、常用命令总结ps -l列出与本次登录有关的进程信息;ps -aux查询内存中进程信息;ps -aux | grep ***查询***进程的详细信息;top查看内存中...

#linux
[图像分割综述] Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

作者调研了100多种基于深度学习模型的最新图像分割算法,分为十类,例如:CNN和FCN,RNN,R-CNN,扩张型CNN,基于注意力 模型,生成模型和对抗模型等。 总结了这些模型的定量性能分析,例如PASCAL VOC,MS COCO,Cityscapes和ADE20k数据集。 最后,讨论了未来几年图像分割所面临的一些开放挑战和潜在研究方向。

#深度学习
常用公开人脸数据集汇总,持续更新中~~

转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录一. 人脸数据汇总表1.人脸检测2.人脸关键点检测3.人脸表情4.年龄与性别5.人脸姿态6.人脸识别二. 常用人脸数据详细介绍1.人脸检测2.人脸关键点检测2.1 CMU Multi-PIE2.2 LFPW2.3 AFLW2.4 Helen2.5 COFW2.6 300W2.7 WFLW3.人脸表情4.年龄与

#人脸识别
PyTorch固定随机数种子

在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果。当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的,在PyTorch中,通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。本文总结了PyTorch中固定随机种子的方法。

#python#pytorch
YOLOv3训练自己的数据详细步骤

1. 下载YOLOv3工程项目git clone https://github.com/pjreddie/darknetcd darknet2. 修改Makefile配置,使用GPU训练,修改如下:GPU=1 #如果使用GPU设置为1,CPU设置为0CUDNN=1#如果使用CUDNN设置为1,否则为0OPENCV=0 #如果调用摄像头,还需要设置OPENCV为1,...

FastText:快速的文本分类器

转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/john_bh/一简介二FastText原理1 模型架构2 层次SoftMax3 N-gram特征三 基于fastText实现文本分类1 fastText有监督学习分类2 fastText有监督学习分类三总结1 fastText和word2vec的区别2 小结一、简介fast...

到底了