大家好！我借这篇文章，分享给大家今年计算机视觉领域里的一些令人兴奋不已的最新进展。特别是最新OpenCV（当前最流行的计算机视觉库）的发布，您的计算机视觉应用程序可以在现代异构计算平台上充分利用CPU和GPU的全部计算力。 从OpenCV 2.4.3开始，到作了重大改进后的OpenCV 2.4.4，至将来发布的各种新版本中，OpenCV都会得到了OpenCL的有力支持。 OpenC

  深度神经网络，相比于之前的传统机器学习方法，可以看成是一个全新的物种，这背后的原因，最明显的还是深度学习对机器算力的巨大需求，在深度学习入门最少需要知道什么？中介绍了深度学习所需的显卡资源，而当前大内存的机器不贵，而高性能，大显存的显卡就没那么便宜了。这使得使用深度学习去处理实际生活中遇到的问题，例如图像和语音的识别时，需要消耗大量的资源。而迁移可以改变这一切，显著的降低深度学习所需的...

一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错（1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu；（1）根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本；（2）根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所

数据成员：void*cpu_ptr_;数据在cpu的指针void*gpu_ptr_;数据在gpu的指针size_tsize_;数据的大小SyncedHeadhead_;表示数据的状态，有四种状态，分别是未初始化，数据在cpu中，数据在gpu中，数据在cpu和gpu中都有enumSyncedHead{ UNINITIALIZED,HEAD_AT_CPU,

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：Generative Adversarial Nets 论文翻译：XlyPb（http://blog.csdn.net/wspba/article/details/54577236）摘要我们提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中我们同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自

1）Fatal error : 'tr1/tuple' file not found出现该问题有两种情况，可以先尝试下面的链接：https://github.com/BVLC/caffe/issues/1358 如果不行，那说明是 Makefile文件除了问题。一般来说，按照 https://github.com/BVLC/caffe/pull/1740里的 33a56e0 那个po

文章目录欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记一、数据处理1.1_下载数据集1.2_数据预处理1.3_数据增强1.4_数据可视化二、构建模型2.1_可视化模型2.2_设置训练参数2.3_编译和训练模型2.4_可视化训练指标三、使用预训练的模型3.1_下载预训练模型3.2_添加分类层3.3_训练Mobile模型3.4_微调预训练网络推荐阅读参考文章下面我们准备使用

OpenCV学习：fastAtan2函数解密高中数学中各种正弦函数，余弦函数总是把人搞得头大，但是具体应用时你会发现，其实你只需要搞清楚一个2π空间内函数分布即可。下面分析OpenCV中fastAtan2函数是怎么处理的方向问题。fastAtan2函数在OpenCV中用户非常广，比如在SIFT描述子求取过程中需要计算特征点的方向，此时OpenCV的源码中就是使用的fastAta

实验目的：将caffe模型转成ncnn可以实现在移动端运行深度学习模型，主要使用：https://github.com/Tencent/ncnn实验环境：1、系统环境    Mac OS Mojave系统    编译好的caffe源码（可以参考我之前的博客：https://blog.csdn.net/sinat_28731575/article/details/78958348）...

说明：以下所有代码使用版本TensorFlow1.4.0或1.12.0版本import tensorflow as tfprint(tf.__version__)1.12.010.TensorFlow高层封装TensorFlow的高层封装有很多10.1 TensorFlow高层封装总览TensorFlow高层封装主要有4个：TensorFlow-SlimTFLearnKerasEstimator。