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深度学习入门(四十九)计算机视觉——语义分割和数据集

教材1 语义分割2 应用:背景虚化3 应用:路面分割4 语义分割VS实例分割教材1 图像分割和实例分割2 Pascal VOC2012 语义分割数据集2.1 预处理数据2.2 自定义语义分割数据集类2.3 读取数据集2.4 整合所有组件3 小结

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#计算机视觉#深度学习#人工智能
深度学习论文分享(六)Simple Baselines for Image Restoration

在此仅做翻译尽管近年来在图像恢复领域取得了重大进展,但最先进的(SOTA)方法的系统复杂性也在增加,这可能会阻碍方法的方便分析和比较。在本文中,我们提出了一个简单的基线,它超过了SOTA方法,并且计算效率很高。为了进一步简化基线,我们揭示了非线性激活函数,如Sigmoid, ReLU, GELU, Softmax等是不必要的:它们可以用乘法代替或删除。因此,我们从基线推导出一个非线性激活自由网络,

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#深度学习#人工智能
深度学习入门(四十七)计算机视觉——SSD和YOLO简介

课件(单发多框检测SSD)生成锚框SSD模型效果总结课件(YOLO)YOLO(你只看一次)效果

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#深度学习#人工智能
深度学习论文笔记(一)Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet1 Summary总结遇到的问题?解决方案?成果?2 Introduction神经网络叠的越深,则学习出的效果就一定会越好吗?深度残差学习 Deep Residual Learning相关工作Related Work3 Deep Residual Learning3.1 残差学习Residual Learning3.2 Identity Mapping by Shortcuts3.3

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#深度学习#论文阅读#神经网络
深度学习入门(四十)计算机视觉——图像增强

计算机视觉——图像增强课件图像增强使用增强数据训练翻转切割颜色总结教材1 常用的图像增广方法1.1 翻转和裁剪1.2 改变颜色1.3 结合多种图像增广方法2 使用图像增广进行训练2.1 多GPU训练2.2 单GPU训练3 小结

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#深度学习#计算机视觉#人工智能
深度学习入门(三十一)卷积神经网络——GoogLeNet

最好的卷积层超参数?Inception:全都要Inception块GoogLeNet段1$2段3段4&5Inception各种变种Inception-V3,段3Inception-V3,段4Inception-V3,段5总结教材1 Inception块2 GoogLeNet模型3 训练模型4 小结

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#深度学习#cnn#神经网络
深度学习入门(五十二)计算机视觉——风格迁移

课件样式迁移易于CNN的样式迁移教材1 方法2 阅读内容和风格图像3 预处理和后处理4 抽取图像特征5 定义损失函数5.1 内容损失5.2 风格损失5.3 全变分损失5.4 损失函数6 初始化合成图像7 训练模型8 小结参考文献

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#深度学习#计算机视觉#神经网络
深度学习入门(三十八)计算性能——多GPU训练

课件多GPU并行数据并行VS模型并行数据并行总结教材1 问题拆分2 数据并行性3 简单网络4 数据同步5 数据分发6 训练7 小结多GPU的简洁实现1简单网络2 网络初始化3 训练4 小结

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#深度学习#人工智能
深度学习入门(三十九)计算性能——分布式训练、参数服务器(TBC)

课件(分布式训练)分布式计算GPU机器架构计算一个小批量同步SGD性能性能的权衡实践的建议总结教材(参数服务器)1 数据并行训练2 环同步(Ring Synchronization)3 多机训练4 键值存储5 小结

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#深度学习#分布式#服务器
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