DL之SegNet：SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
0、实验结果1、定性比较——在CamVidday和dusk测试样品上的实验结果 Results on CamVidday and dusk test samples，几个测试样的图像，包括白天和傍晚。对比的算法包括SegNet、FCN、FCN(learn deconv)、DeconvNet算法，只有SegNet算法给出了比较好的分割效果...
DL之SegNet：SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
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DL：神经网络算法简介之耗算力的简介、原因、经典模型耗算力计算、GPU使用之详细攻略
神经网络算法耗算力的简介 通过比特币来理解算力。算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。神经网络算法耗算力的原...
DL之ResNet：ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
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DL：神经网络算法简介之Affine 层的简介、使用方法、代码实现之详细攻略
Affine 层的简介 Affine层：神经网络的正向传播中，进行的矩阵的乘积运算，在几何学领域被称为“仿射变换”。几何中，仿射变换包括一次线性变换和一次平移，分别对应神经网络的加权和运算与加偏置运算。Affine层的计算图：求矩阵的乘积与偏置的和的运算用计算图表示。各个节点间传播的是矩阵。Aff...
DL之GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
GoogleNet算法的架构详解DL之GoogleNet：GoogleNet算法的架构详解、损失函数、网络训练和学习之详细攻略https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/97917938 1、网络架构网络配置：深度增加到22层。网络改进的地方包括9个Inception模块的堆叠、采用辅助分类器、无全连接层而采用平均池化...
DL之GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
GoogleNet算法的简介 GoogleNet，来自Google公司研究员。以GoogleNet(Inception v1)为例，于2014年ILSVRC竞赛图像分类任务第一名(6.67% top-5 error)。GoogLeNet设计了22层卷积神经网络，依然是没有最深，只有更深，性能与VGGNet相近。Abs...
ML/DL之预测分析类：利用机器学习算法进行预测分析的简介、分析、代码实现之详细攻略
机器学习算法进行预测的简介1、推荐论文《An Empirical Comparison of Supervised Learning Algorithms》 Rich Caruana，Alexandru Niculescu-Mizi。《An Empirical Evaluation of Supervised Learning in High Dimensions》 Rich Ca...
DL之FasterR-CNN：Faster R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
3、R-CNN Test-Time Speed整个比较来说，Faster R-CNN的提速是非常明显的！而基于VGG的Fast R-CNN也只需要2.3秒左右即可！2、三者架构对比——R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNR-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN算法的架构详解DL之Faste...
DL之FasterR-CNN：Faster R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
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