发简信
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用`python -m`执行Python脚本的含义
本文出处 python xxx.py 和 python -m xxx.py 这是两种加载py文件的方式: 叫做直接运行 把模块当作脚本来启动(注...
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[Paper Share - 1]Neural Architecture Search With Reinforcement Learning导读ICLR2017，论文的主题是如何用一个RNN通过强化学习生成一个效果不错的CNN结构或者一个新的Recurrent Cell。文章的效果不...
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Caffe2 手写字符识别（MNIST - Create a CNN from Scratch）[8]本教程创建一个小的神经网络用于手写字符的识别。我们使用MNIST数据集进行训练和测试。这个数据集的训练集包含60000张来自500个人的手写字符...
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Caffe2 载入预训练模型（Loading Pre-Trained Models）[7]
这一节我们主要讲述如何使用预训练模型。Ipython notebook链接在这里。 模型下载 你可以去Model Zoo下载预训练好的模型，或者...
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[Paper Share - 5]DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations导读这篇文章是汤晓鸥，王晓刚团队的作品，收录于CVPR2016，可能又点老了，不过，对还没入门的我来说，看一看还是有收益的。文章主要说两个方面：...
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Caffe2 模型与数据集（Models and Datasets）[3]
Models and Datasets这一节没什么有用的信息为了保证教程完整性，这里仍然保留这一节。这一节唯一提到的一点就是：Caffe2的模型...
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Caffe2 玩玩回归（Toy Regression）[5]前言 这一节将讲述如何使用Caffe2的特征进行简单的线性回归学习。主要分为以下几步：- 生成随机数据作为模型的输入- 用这些数据创建网络- 自...
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[Paper Share - 7]Learning to Segment Every Thing导读本文是FAIR几位大神的最新作品。文章挺有意思地提出一种部分监督学习分割的方法。简单来说就是学习一个将检测参数迁移为分割参数的函数，从而实现...
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[Paper Share - 3]Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector导读本文是旷视科技和清华大学的联合作品。论文针对two-stage的目标检测框架中，回归坐标和分类的子网络进行优化，主要结合Faster RCN...