校正图片样例: 上图1\2\3分别为常见的几种需要倾斜校正处理的样例。 对于不同样式的图片倾斜校正的思路是不同的: 图1中边界信息明显,可以通过findcontours函数检...
校正图片样例: 上图1\2\3分别为常见的几种需要倾斜校正处理的样例。 对于不同样式的图片倾斜校正的思路是不同的: 图1中边界信息明显,可以通过findcontours函数检...
为不同用户生成密钥 其中会提示你填写密钥名称,其余全部按空格 同样,对另一个用户也操作生成密钥,最终,该目录下生成的密钥文件如下: ssh配置多账户 在生成密钥的.ssh目录...
在本地在 ~/.ssh目录生成密钥 一路回车运行结束以后, 默认在 ~/.ssh目录生成两个文件:id_rsa :私钥id_rsa.pub :公钥 导入公钥到认证文件,更改权...
SSD的default box计算方式: 以feature map上每个点的中点为中心(offset=0.5),生成一些列同心的prior box(然后中心点的坐标会乘以st...
看了这篇Sequence Modeling with CTC搞懂了CTC,简单的记录一下。 CTC(Connectionist Temporal Classification)...
1、下载caffe,如:'''cd /work/caffemkdir segnetgit clone https://github.com/alexgkendall/caf...
在caffe源码的caffe-master/sec/caffe/proto/caffe.proto下记录了不同的学习策略的计算方法: fixed 参数: 学习率曲线: ste...
梯度爆炸 原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续 现象:观察log,注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大,最终超过了浮点型表示的范围,就变成了NaN。...
#GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir="/work/fancy/Papers" ../../build/tools/caffe train -so...
通常来说,梯度爆炸更容易处理一些。因为梯度爆炸的时候,我们的程序会收到NaN错误。我们也可以设置一个梯度阈值,当梯度超过这个阈值的时候可以直接截取。 梯度消失更难检测,而且也...
例如这样一个数据集合,总共100条句子,每个句子20个词,每个词都由一个80维的向量表示。在lstm中,单个样本即单条句子输入下(shape是 [1 , 20, 80]),假...
https://blog.csdn.net/Lin_xiaoyi/article/details/78214874
https://blog.csdn.net/hrsstudy/article/details/70305791
https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573YOLO 有一些缺陷:每个网格只预测一个物体,容易造成漏检;...
https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/79089280
看到自己的添加stn的lstm-caffe跑起来简直要激动的哭了,记录一下移植过程,参考:https://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/d...
以下内容来源于一次部门内部的分享,主要针对AI初学者,介绍包括CNN、Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者,因此以下...
为了解决docker镜像特别大占用内存空间,和共享我的镜像文件给组群的问题,需要用到docker镜像移植。1.把镜像保存为tar文件 2.加载镜像文件