Matlab: im2col and col2im

原文地址:https://www.zhihu.com/question/27982282 Gein Chen的回答 Many thanks —————————————————————————————————————————— 1．学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受.Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet.我建议先从 LeNet MNIST

请以“仰望星空与脚踏实地”作为题目,写一篇不少于800字的文章.除诗歌外,文体不限. ——2010·北京卷 仰望星空 规范性 Caffe诞生于12年末,如果偏要形容一下这个框架,可以用"须敬如师长". 这是一份相当规范的代码,这个规范,不应该是BAT规范,那得是Google规范. 很多自称码农的人应该好好学习这份代码,改改自己丑陋的C++编程习惯. 下面列出几条重要的规范准则: ★const 先说说const问题,Google为了增加代码的可读性,明确要求: 不做修改的量(涵盖函数体内

caffe学习(1):多平台下安装配置caffe 提到deep learning, caffe的大名自然是如雷贯耳,当然,除了caffe之外,还有很多其他的框架,如torch,mxnet...但是,就我自己这一个月的实验以及师兄的结论都是,caffe得出的实验performance要高于别的框架,可能是C++的威力吧~笑 OK,接下来准备在这个系列分享我使用和学习caffe的一些经验,首先自然是框架的配置了.这里我们分享一下在windows10和ubuntu14.04虚拟机下的Caffe配置(:

请以"仰望星空与脚踏实地"作为题目,写一篇不少于800字的文章.除诗歌外,文体不限. --2010·北京卷 仰望星空 规范性 Caffe诞生于12年末,如果偏要形容一下这个框架,可以用"须敬如师长". 这是一份相当规范的代码,这个规范,不应该是BAT规范,那得是Google规范. 很多自称码农的人应该好好学习这份代码,改改自己丑陋的C++编程习惯. 下面列出几条重要的规范准则: ★const 先说说const问题,Google为了增加代码的可读性,明确要求: 不做修

作者:Gein Chen链接:https://www.zhihu.com/question/27982282/answer/80242005来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1．学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受.Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet.我建议先从 LeNet MNIST Tut

Caffe Layers Code Analysis-DataLayer Caffe Layers Code Analysis-DataLayer 代码分析 layerhpp Layer层的三个主要的参数 Layer成员变量 初始化函数SetUp data_layerhpp - 数据集dataset数据内容可以是多维数组也可以是更复杂的数据类型 Vision_layer 代码分析 与layer相关的头文件 common_layer.hpp data_layer.hpp loss_layer.hp

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

上个月,对微服务及web service有了一些想法,看了一本app后台开发及运维的书,主要是一些概念性的东西,对service有了一些基本了解.互联网最开始的构架多是cs构架,浏览器兴起以后,变成了bs,最近几年,随着移动互联网的兴起,cs构架再次火了起来,有了一个新的概念,web service. 最近两天,想结合自己这段时间学的东西,实现一个cs构架的service接口.说一下大体流程,client上传图片到http服务器,http后台使用yolo进行图片的检测,之后将检测结果封装成jso

Makefile: GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=0 OPENMP=0 DEBUG=0 ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] # -gencode arch=compute_