【Todo】蒙特卡洛（蒙特卡罗）树 & 卷积网络

转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 级别1:DL快速上手 级别2:从Caffe着手实践 级别3:读paper,网络Train起来 级别3:Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口,写Demo这是硬功夫 分析各层Layer输出特征 级别4:何不自己搭个CNN玩玩 级别5:加速吧,GPU编程 关于语义分割的一些其它工作 说好的要笔耕不缀,这开始一边实习一边找工作,还摊上了自己的一点私事困扰,这几个月的东西都没来得及总结一下.这就来记录

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为"R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ",作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则

深度卷积网络 涉及问题: 1.每个图如何卷积: (1)一个图如何变成几个? (2)卷积核如何选择? 2.节点之间如何连接? 3.S2-C3如何进行分配? 4.16-120全连接如何连接? 5.最后output输出什么形式? ①各个层解释: 我们先要明确一点:每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个Feature Map有多个神经元. C1层是一个卷积层(为什么是卷积?卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强

背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳. 全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature m

基于图卷积网络的图深度学习 先简单回顾一下,深度学习到底干成功了哪些事情! 深度学习近些年在语音识别,图片识别,自然语音处理等领域可谓是屡建奇功.ImageNet:是一个计算机视觉系统识别项目, 是目前世界上图像识别最大的数据库,并且被业界熟知. 我们先回顾一下,没有大数据支撑的欧式深度学习技术.对于一个字母"Z"的识别,我们通常是建立一个2D网格(点阵),如果将其中的点连接起来,定义这样的连接方式所形成的就是"Z".然后是用其他字母来测试,这个模型的正确性. 传统

一.[用Python学习Caffe]2. 使用Caffe完成图像目标检测 标签: pythoncaffe深度学习目标检测ssd 2017-06-22 22:08 207人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 机器学习(22)  深度学习(12)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 2. 使用Caffe完成图像目标检测 本节将以一个快速的图像目标检测网络SSD作为例子,通过Python Caffe来进行图像目标检测. 必须安装windows-ssd版本的Ca

卷积网络训练太慢?Yann LeCun:已解决CIFAR-10,目标 ImageNet Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集包含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来. 很多竞赛选手使用了卷积网络来完成这场竞赛,其中一些在该分类任务中靠着超乎人类能力的表现而得分.在本系列的博客中,我们将会分别采访三位选手和卷积网络之父.Facebook人工智能实验室主任

TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了. 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样,是卷积层,最大池化层和全链接层的混合. 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似,我们按 CNN 重新组织了结构. 如那一节一样,这里你将会学习如何分解一行一行的代码.你还可以下载代码自己运行. 感谢 Aymeric Damien 提供了这节课的原始 TensorFlow 模型. 现在开看下! 数据集 你从之前的课程中见过这节课的

1. 前言 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面, 它的神经元间的连接是非全连接的, 同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的). 它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 2. CNN卷积网络结构 我们先重整体的角度观察一下CNN卷积网络的结构: 上图的结构从左到右是,输入层.卷积层(Convolution Layer).池化层(Pooling