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深度学习应用caffe教程
深度学习应用caffe教程
21天caffe
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2017-08-22
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深度学习中环境配置,
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caffe训练及预测详细教程
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学习的caffe的目的,不是简单的做几个练习,而是最终落实到自己的项目或科研中去。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试的整个流程。
Caffe官方教程中文版
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Caffe官方教程的中文版,使用的时候可以参考一下。初学者不建议参考。
caffe 教程 中文版
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caffe中文资料 很方便新手 22号刚刚出来的 大家踊跃下载
快速安装caffe步骤
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1.百度云获取caffe镜像 链接:http://pan.baidu.com/s/1o8NNlOm 密码:9a5x 2.解压 3.将这个压缩包传到linux里面 (我的环境如下: 我在win7虚拟机里面装的linux,用xshell用具链接linux,xftp实现win7和linux文件的传输。 3 可以使用 docker import 从容器快照文件中再导入为镜像,例如 cat ubuntu_c
深度学习入门课程---深度学习框架Caffe简介视频教程.mp4
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深度学习入门课程---深度学习框架Caffe简介视频教程,希望能够学习者提供帮助,实现对Caffe基础知识的掌握与理解,为后续学习做好铺垫,实现Caffe知识的灵活运用
深度学习入门课程--- 深度学习框架Caffe训练过程视频教程.mp4
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深度学习入门课程--- 深度学习框架Caffe训练过程视频教程,希望能够学习者提供帮助,实现对Caffe训练过程基础知识的掌握与理解,为后续学习做好铺垫,实现Caffe训练过程知识的灵活运用
深度学习框架Caffe在图像分类中的应用.pdf
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深度学习caffe框架
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基于深度学习框架Caffe的路面裂缝识别研究.pdf
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caffe配套的深度学习PDF教程
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caffe配套的深度学习PDF教程,包括监督学习,非监督学习,识别,检测等。
【深度学习框架Caffe学习与应用】第五课 自定义数据输入层的头文件和源文件
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深度学习环境caffe配置
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linux ubuntu下深度学习环境caffe的搭建配置。包括caffe可能用到的7个依赖文件及其编译指导。
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深度学习caffe实战,适合caffe的入门,对深度学习有兴趣的也可进行了解和学习
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深度学习caffe各个版本
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包含windwos-caffe源码、faster-rcnn 、ssd、lstm ,自己之前用过的深度学习源码全部打包一起上传。
深度学习框架Caffe零基础入门总览
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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全新的SOTA模型YOLOv9
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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI
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zwenbing
2017-10-19
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ddzhzhzh
2017-10-09
很有用,慢慢看
anna904
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