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RSS订阅转载 ncnn源码分析1
前段时间，分别尝试了使用腾讯开源的深度学习推理框架ncnn、陈天奇大神团队开源的tvm，及最新的阿里开源mnn，就好用程度来说，腾讯的n...
2020-05-06 19:42:04
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原创 腾讯ncnn框架部署MobileNetSSD在Android端的使用
ncnn简介ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。ncnn的...
2020-05-05 22:36:52
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原创 openjpeg:jpeg2000图像压缩算法在Android上应用
OpenJPEG开源库联合图片专家组在推出JPEG2000图像压缩标准的时候，同时推荐了一款实现JPEG2000基本编解码器的OpenJPEG。除了该款之外，还有一些，如Kakadu，Jasper，也是源码开放的。OpenJPEG是Universite catholique de Louvain, Belgium大学的通信和遥感试验室于2003年12月开发出来的。OpenJPEG作为完全用C实...
2020-05-05 16:45:26
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原创 jpeg2000算法详解(1)
JPEG2000标准主要由12部分组成，PART 1为其核心部分，其它每部分在该核心部分的基础上增加一些额外的特性和功能。每部分的内容和特征如下所示:PART 1:JPEG2000核心编码系统，标准号为ISO/IEC 15444-1，其规定了JPEG2000的基本特征和码流语法;PART 2:扩展系统，在核心系统上增加了许多特征;PART 3 : Motion JPEG2000 ( MJP...
2020-03-13 16:43:12
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原创 样式迁移
我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）[1]。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图9.12中的内容图像为本书作者在西雅图郊区的雷尼尔山国家公园（Mount Rainier National Park）拍摄的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡...
2020-02-25 19:14:02
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原创 经典卷积神经网络模型—AlexNet，VGG，GoogLeNet
AlexNet特征8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合第一个卷积层输入的图片大小为:2242243（或者是2272273）第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个...
2020-02-18 21:10:00
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原创 Kaggle房价预测
Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。%matplotlib inlineimport torchimport torch.nn as nnim...
2020-02-18 16:02:38
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原创 过拟合，欠拟合，梯度消失，梯度爆炸
过拟合和欠拟合我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。模型...
2020-02-18 15:51:10
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原创 深度学习softmax与多层感知机分类模型
softmax简单的分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4x_1,x_2,x_3,x_4x1,x2,x3,x4。真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3y_1,y_2,y_3y1,y2,y3。我们通常使用离散的数值来表示类别。例如y1=1,y2=2,y3=3y_1=1,y_2=2,...
2020-02-14 17:28:33
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原创 深度学习线性回归pytorch实现
模型在这次线性回归中，我们使用经典的房价预测案例，在这里考虑两个影响房价的因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:price = $w_area*...
2020-02-14 12:52:31
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空空如也
空空如也
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