导言       本教程中，我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet（该模型是基于Krizhevsky等人的模型的）来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示，并对比其性能。然后深入探讨该模型的一些其它特征。

概述在用python进行科学运算时，常常需要把一个稀疏的np.array压缩，这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix)和sparse.csc**_matric(csc:Compressed Sparse **Column marix)scipy.sparse.csr_matrix

Inception是电影《盗梦空间》的外文原名，寓意是起点/开端，里面有一句经典的台词是: “we need to go deeper”，Inception Network取名于此卷积神经网络结构简述（二）Inception系列网络WILL深度学习搬砖者​关注他50 人赞了该文章作为一名初入茅庐的搬砖者，最近在用深度学习做图像分类任务，粗略的学习了下卷积神经网络近几年结构的升级。根据个人的理...

FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networkspdf与相关代码: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/binaries/光流(Optical Flow)介绍1. 光流原理光流分为稀疏光流和稠密光流，稀疏光流就是只计算图片中特定点的光...

著名物理学家费曼说过: What I cannot create, I do not understand. 所以我们要真正做到了解图像影音等，就必须要能创造它们。Pixel RNN收集一大堆图片，然后利用这些图片开始训练这个图片生成模型，根据前面的像素预测接下来的像素，训练结束后随便给一个(或者若干)初始像素就能生成一幅图片。PixelRNN不仅work，而且在各种生成方法中...

Android源码和内核编译及替换会遇到不少问题,网上也有许多解决办法,但是很少有涉及真机的,罗老师写过Android源码编译及内核编译,但是都是虚拟机,和真机差别还是不小的,我经过了很多折磨完成后特地总结一下网络上很少提及的一些经验,与大家分享.

nvidia-docker快速迁移caffe环境（GPU+VNCserver+lxde桌面）

2D-CTC for Scene Text RecognitionMotivation普通的CTC仅支持1-d，但是文字识别不像语音识别，很多时候文字不是水平的，如果强行“压”到1d，对识别影响很大，如下图所示Review 1-D CTC首先对alphabeta进行扩充，加入blank符号，然后定义一个映射规则: blank之间的相同字符可以去重计算loss时，对每个gt labe...