原文:深度学习计算机视觉MXNET docker环境搭建

现在计算机视觉领域深度学习已经成为主流,我在美读研的时候,深度学习并未取得大的突破,当时流行的图像识别分类器多采用手工设计特征 编码 SVM 支持向量机 框架下的算法,终于到了 年 我刚毕业 ,在ILSVRC上,alexnet的横空出世,将分类错误率从之前的 . 降到了 . ,这只是一个 卷积层 全连接层的卷积神经网络,却一下取得了 的突破,这是深度学习在CV领域的一次翻身仗,自此以后,Imag ...

2018-10-18 11:04 0 724 推荐指数:

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MATLAB计算机视觉深度学习实战

MATLAB计算机视觉深度学习实战 1 基于直方图优化的图像去雾技术 1.1 案例背景 1.2 理论基础 1.2.1 空域图像增强 1.2.2 直方图均衡化 1.3 程序实现 1.3.1 设计GUI界面 1.3.2 全局直方图处理 1.3.3 局部直方图处理 1.3.4 ...

Mon Jul 06 19:52:00 CST 2020 0 1043
计算机视觉2-> 深度学习1 | Anaconda+Cuda+PyTorch环境配置

00 想说的 深度学习环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习环境。这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好。 当时我以为就崩了。 确实是崩了 ...

Fri Jan 14 21:02:00 CST 2022 1 746
计算机视觉学习路线

深度学习算法工程师的基本要求 熟练掌握python和c++编程,至少熟悉 Caffe 和 Tensorflow/Pytorch 两种框架。 熟练玩转深度学习各类模型架构使用和设计。 熟练玩转数据的整理和使用,必须深刻理解数据在深度学习任务中的地位。 编程语言 C/C++ ...

Thu Jun 25 06:49:00 CST 2020 0 532
深度学习计算机视觉深度学习必知基本概念以及链式求导

深度学习计算机视觉,开篇。 深度学习的几个基本概念 反向传播算法中的链式求导法则。 关于反向传播四个基本方程的推导过程,放在下一篇。 深度学习基础 深度学习的几度沉浮的历史就不多说了,这里梳理下深度学习的一些基本概念,做个总结记录,内容多来源于网络。 神经元 ...

Sat Dec 29 00:19:00 CST 2018 2 2571
深度学习计算机视觉:基于Python的神经网络的实现

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用 ...

Mon Jan 07 19:29:00 CST 2019 1 1887
 
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