一、AlexNet网络详解AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+。 它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，深 度学习开始迅速发展。该网络的亮点在于：（1）首次利用 GPU 进行网络加速
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2024-09-02 16:41:00
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IEEE GRSS的名单较全：http://www.grss-ieee.org/open-source-software-related-to-geoscience-and-remote-sensing/还有：http://gisgeography.com/open-source-remote-sensing-software-packages/A list of open sou...
原创
2021-08-30 10:30:20
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Windows Sysinternals Suite 是一套由微软官方免费提供的系统工具集，其中包含了大量超级实的优秀绿色小软件，譬如 Desktops (虚拟桌面)、Process Explorer (进程浏览器)、Autoruns (系统启动项管理) 等等，每一款都非常实用，绝对值得你了解、收藏并学习使用它们。这些小工具原本是为了解决工程师们平常在工作上遇到的各种问题而开发的，之后他们将这些工
3 Algorithms3.1 Approximations and Heuristics 近似和启发式算法3.1.1 Connectivity 连接性对节点连接性进行快速近似。连接性是将两个节点断开连接需要删除的最少节点数量。3.1.2 K-components K组件K组件是G拥有的节点连接性k的最大子图3.1.3 Clique 分团计算最大的团(clique)。团是无向图顶点的子集C, C中
摘要1.本文核心一：将图像分类任务中的语义特征（Semantic features）与相似度匹配任务中的外观特征（Appearance features）互补结合，非常适合与目标跟踪任务，因此本文方法可以简单概括为：SA-Siam=语义分支+外观分支；2.Motivation：目标跟踪的特点是，我们想从众多背景中区分出变化的目标物体，其中难点为：背景和变化。本文的思想是用一个语义分支过滤掉背景，同
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2024-04-29 17:15:56
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5.5 进行模型训练学习目标:
了解进行模型训练的步骤.掌握模型训练中每个步骤的实现过程.进行模型训练的步骤:
第一步: 构建随机选取数据函数.第二步: 构建模型训练函数.第三步: 构建模型验证函数.第四步: 调用训练和验证函数.第五步: 绘制训练和验证的损失和准确率对照曲线.第六步: 模型保存.第一步: 构建随机选取数据函数# 导入bert中文编码的预训练模型
from bert_c
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2024-05-20 23:53:24
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# Siamese Architecture Training: A Comprehensive Guide
In recent years, Siamese architecture has gained popularity in the field of deep learning for its ability to learn similarity between input data
原创
2024-06-16 03:52:50
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PPO网络结构ppo训练的方式为在线训练，在线训练的好处在于其存在2个网络，以降低对环境的拟合程度，也正因如此，可以使用ppo old网络作为试探网络，将其上传至px4飞控控制环作为数据收集的试探网络。而上午机则作为训练器，在一定时间步长后对网络进行更新，完成近似于在线自适应控制器的强化学习方法。 其核心在于对网络结构的解读与代码重写，好在作为随机梯度，对输出的误差要求不高，因此也能够实现在线训练
探索CTF_xinetd：一个强大的网络安全训练平台项目简介是一个开源项目，专门为网络安全爱好者和专业人员设计，它提供了模拟真实网络环境的安全训练场景。在这个平台上，你可以练习各种网络安全技能，例如漏洞挖掘、渗透测试和逆向工程等，以提升你的实战能力。技术分析CTF_xinetd 使用了经典的 xinetd 服务管理器作为基础，这是一个旧但可靠的网络服务启动器，能够自动管理和控制多个网络服务。项目的
文章目录前言一、MTCNN二、代码实现1.引入库2.函数定义nmsPNet处理代码RNet处理代码ONet处理代码LNet处理代码效果 前言本文基于MxNet实现人脸识别，使用算法MTCNN一、MTCNN论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf 网络结构： 首先将图像重新缩放为不同大小的范围（称为图像金字塔），然后第
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2024-10-11 12:39:02
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深度学习论文精读[3]：SegNet在场景理解（Scene understanding）和自动驾驶（Autonomous driving）等应用领域，仅关注分割精度并不能满足应用需要，更应该关注模型推理速度和内存占用等性能。在编解码分割框架上，不同的方法在编码器上一般都是大同小异，但在上采样解码器上各有不同。来自剑桥的研究团队认为，在内存不受限和实时性要求不高的情况下，UNet将编码器中的特征图全
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2024-05-21 06:58:47
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继续我们之前的专栏《模型解读》，今天说多输入网络，很久没写了因为实在是有更重要的事情。平常我们所见的深度学习模型，都是输入一个图像或者视频序列，输出分类，分割，目标检测等结果，但是还有一种模型需要输入两张，或者多张图片，这就是多输入网络结构。作者 | 言有三编辑 | 言有三 01 多输入网络的应用背景首先我们说说在什么情况下，需要多个输入
原创
2022-10-12 16:13:51
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文章地址：http://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696 提起siamese network一般都会引用这两篇文章： 《Learning a similarity metric discriminatively, with ap
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2017-10-26 11:55:00
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【深度学习】孪生网络（Siamese Network）的模式和训练过程文章目录1 概述2 Siamese network 孪生神经网络3 孪生神经网络和伪孪生神经网络分别适用于什么场景呢？4 细节5 网络训练6 人脸检测—Siamese Network1 概述孪生神经网络（Siamese neural network），又名双生神经网络，是基于两个人工神经网络建立的耦合构架。孪生神经网络以两个样本为输入，其两个子网络各自接收一个输入，输出其嵌入高维度空间的表征，通过计算两个表征的距离，例
原创
2021-06-10 15:41:24
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作者：石臻臻的杂货铺 。Kafka的网络模型Kafka中的网络模型就是基于 主从Reactor多线程进行设计的, 在整体讲述Kafka网络模型之前,我们现在按照源码中的相关类来讲解一下他们分别都是用来做什么的.关键类解析SocketServer这个类是网络通信的核心类,它持有这Acceptor和 Processor对象。ConnectionQuotas这个是控制连接数配额的类,涉及到的B
CIFAR 10¶
cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集，10000 张测试集，两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片，图片大小是 32 x 32 x 3，一共是 10 分类问题，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这个数据集是对网络性能测试一个非常重要的指标，可以说如果一个网络在这个数据集上超过另外一个网络，那么这个网络性能上一定要比另外一个网络好，目前
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2024-01-05 21:43:47
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我们的应用程序的某些功能，可能需要一个互联网连接的运行时间测试。 一旦检测到互联网连接，可能会暂时被禁用的功能需要访问Internet和/或用户可以通过警报消息通知。 否则，应用程序可能会导致在操作过程中的错误，否则可能会导致恼人的问题.Method 1: WebRequestWe may send a web request to a website which assume
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2024-04-25 21:32:26
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Siamese 泰国人,暹罗人 场景 孪生神经网络用于处理**两个输入"比较类似"**的情况。 用于有两个输入,比较两个输入之间的距离的场景,如比较银行预留签名与当前签名是不是一个人 实现 共享权值,其实就是一个网路复制一下,组合成一个孪生网络. 当两边网络不同,就是伪孪生网络 其他 伪孪生神经网络
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2020-10-26 16:14:00
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2评论
1. 要解决什么问题？主要解决以下两类分类问题：第一类，分类数量较少，每一类的数据量较多，比如ImageNet、VOC等。这 输入映射为一个特...
原创
2021-12-15 17:53:36
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输入两张人脸，然后告诉它们的相似度实现这个功能的一个方式就是用Siamese网络经常看到这样的卷积网络，输入图片x(1)然后通过一些列卷积，池化和全连接层最终得到这样的特征向量（编号1）有时这个会被送进softmax单元来做分类，但在这里不会这么做关注的重点是这个向量（编号1），假如它有128个数，它是由网络深层的全连接层计算出来的要给这128个数命个名字，把它叫做f(x(1))可以把f(x(1)
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2024-03-23 19:39:49
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