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一、学习清单1、综合类(1)收集了各种最新最经典的文献，神经网络的资源列表：https://github.com/robertsdionne/n
ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文，号称是可以在移动设备上运行的深度网络。这篇文章可以
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inception（也称GoogLeNet）是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这
近日，Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientis
SqueezeNet 由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于 ICLR-2017，论文标题:《SqueezeNet：AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB》命名：从名字——SqueezeNet 就知道，本文的新意是 squeeze，squeeze 在 SqueezeNet 中表示一个 squeeze
引言卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。 图1 CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017）然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的
pip3 install virtualenv #安装virtualenvvirtualenv -p /usr/bin/python3.5 venv #创建一个名为venv的python3.5虚拟环境，注意要创建某版本的python虚拟环境，必须在系统里安装此版本的python。-p后面是系统里装的python版本的路径（ubuntu默认有python2.7和python3.5两个版本）sourc
在服务器上运行TensorFlow.Object_Detection时遇到问题：UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend. 检测物体最终生成的图片无法在终端显示。看到好多博客说在from matplotlib import pyplot as plt前面一行加上import mat
卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成
大家的印象中卷积的计算过程是不是如下图？这是对单通道即灰度图像进行卷积操作，而对于三通道的彩
一目标定位（单个物体）对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的
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