因为没有GPU，所以在CPU下训练自己的数据，中间遇到了各种各样的坑，还好没有放弃，特以此文记录此过程。 1、在CPU下配置faster r-cnn，参考博客：http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2、在CPU下训 ...
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2016-12-03 11:48:41
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写博客好麻烦，每次写到一半就不想写了。。。。前面好几个坑还没填完，这又来写新的了== 老板一句话，直接抛开之前检测的工作，来研究跟踪，这算是研究生阶段严格来说看的第一篇跟踪文章吧，这篇文章号称标志了跟踪也被深度学习攻陷~下面进入正题。 一、简介 1、CNN为什么在跟踪中用的少 为什么CNN兴起那么久 ...
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2016-12-03 02:04:02
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说明： ZRT.Web 是前台网站，目录【D:\ZRT.Web\】 ZRT.Admin 是后台管理，目录【D:\ZRT.Web\Applications\Admin\】，删除文件【Global.asax】 1. 继承 RazorViewEngine，重写路径模板 namespace ZRT.Web. ...
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2016-12-01 14:28:40
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卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要 ...
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2016-12-01 01:56:07
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人脸相似度检测主要是检测两张图片中人脸的相似度，从而判断这两张图片的对象是不是一个人。 在上一篇文章中，使用CNN提取人脸特征，然后利用提取的特征进行分类。而在人脸相似度检测的工作中，我们也可以利用卷积神经网络先提取特征，然后对提取的特征进行利用。 我们取fc7提取的4096维特征，然后对两个向量进 ...
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2016-11-30 11:43:34
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很久之前做的东西了，最近做了一个人脸相似度检测，里面用到了这里的一个模型，所以抽个空把人脸年龄检测的思路总结一下。 与其他CNN分类问题类似，人脸年龄预测无非就是将人脸分为多个类别，然后训练卷积神经网络，最后利用训练好的卷积神经网络进行分类即可。 但是在人脸年龄分类方面，有几个比较重要的问题，第一， ...
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2016-11-30 11:42:00
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文字检测问题，使用CE-MSERs提取候选字符区域，再用text-CNN过滤非字符区域，再用普通的字符串分组和切割算法进行检测 ...
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2016-11-28 20:06:47
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转自：http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的 ...
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2016-11-25 17:47:59
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MSSQL为我们提供了两种动态执行SQL语句的命令，分别是EXEC和sp_executesql。通常，sp_executesql则更具有优势，它提供了输入输出接口，而EXEC没有。还有一个最大的好处就是利用sp_executesql，能够重用执行计划，这就大大提供了执行性能(对于这个我在后面的例子中 ...
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2016-11-20 19:08:05
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把r-cnn系列总结下，让整个流程更清晰。 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn。 RCNN 输入图像，使用selective search来构造proposals（大小不一，需归一化），输入到CNN网络来提取特征， 并根据特征来判断是什么物体（分 ...
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2016-11-17 20:10:57
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