1.介紹 目標檢測是指任意給定一張圖像,判斷圖像中是否存在指定類別的目標,如果存在,則返回目標的位置和類別置信度 如下圖檢測人和自行車這兩個目標,檢測結果包括目標的位置、目標的類別和置信度 ...
前提: 假設已經在Windows上安裝配置好mxnet和python語言包。 假設mxnet安裝目錄為D: mxnet 假設已安裝好wget 可以參考 這篇文章 打開Windows的命令提示符: 執行如下命令,進入目錄 D: cd D: mxnet example neural style 修改download.sh命令,修改為如下內容,並保存執行,下載相關數據文件。 bin bash 由於某種牆 ...
2016-04-06 00:36 0 1858 推薦指數:
1.介紹 目標檢測是指任意給定一張圖像,判斷圖像中是否存在指定類別的目標,如果存在,則返回目標的位置和類別置信度 如下圖檢測人和自行車這兩個目標,檢測結果包括目標的位置、目標的類別和置信度 ...
MXNet深度學習庫簡介 摘要: MXNet是一個深度學習庫, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等語言; 支持命令和符號編程; 可以運行在CPU,GPU,集群,服務器,台式機或者移動設備上. mxnet是cxxnet的下一代 ...
創建向量 數據操作 廣播機制 運算內存開銷 NDArray和Numpy相互變換 ...
mxnet的設備管理 MXNet 使用 context 來指定用來存儲和計算的設備,例如可以是 CPU 或者 GPU。默認情況下,MXNet 會將數據創建在主內存,然后利用 CPU 來計算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分別由 cpu() 和 gpu() 來表示。 需要 ...
人工智能深度學習框架MXNet實戰:深度神經網絡的交通標志識別訓練 MXNet 是一個輕量級、可移植、靈活的分布式深度學習框架,2017 年 1 月 23 日,該項目進入 Apache 基金會,成為 Apache 的孵化器項目。盡管現在已經有很多深度學習框架,包括 TensorFlow ...
利用MxNet實現圖像分類任務 這篇文章將利用MxNet以及其前端gluon 實現一個完整的圖像分類任務,其中主要包括以下幾個方面: 圖像I/O 搭建網絡 進行訓練 驗證算法 輸出結果 ...
我們將深入講解模型參數的訪問和初始化,以及如何在多個層之間共享同一份參數。 之前我們一直在使用默認的初始函數,net.initialize()。 這里我們從 MXNet 中導入了 init 這個包,它包含了多種模型初始化方法。 訪問模型參數 我們知道可以通過 [] 來訪問 ...
進入更深的層次:模型構造、參數訪問、自定義層和使用 GPU。 模型構建 在多層感知機的實現中,我們首先構造 Sequential 實例,然后依次添加兩個全連接層。其中第一層的輸出大小為 256,即 ...