基于深度学习的物体检测综述

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基于深度学习的语义分割综述

问题描述

TBD

数据集

VOC2012
MSCOCO
SUN RGB-D
KITTI
Cityscapes
CamVid
NYU Depth V2

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Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

问题

神经网络中每层的参数不断变化,参数分布各不相同。训练依赖参数初始化方法,需要注设置很小的学习率。这都给训练神经网络造成了很大的困难。

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在MXNet中使用Tensorboard

TensorboardTensorflow自带的可视化和调试工具. Zihao Zheng将tensorboard从tensorflow剥离出来,成为了一个独立的可视化工具,已经实现了部分功能接入MXNet。目前支持指定变量的可视化监控。

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网站开发与管理

本文记录一些个人网站建设过程中的经验。

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读懂Caffe代码框架

自2002年神经网络的相关研究再次成为热点以来,学术界和业界产生了一系列深度学习的计算框架。根本原因是深度学习对硬件环境的依赖很高,对于开发者有较高的门槛。深度学习计算框架的出现,屏蔽了大量硬件环境层面的开发代价,使研究者和开发人员可以专注于算法的实现,快速迭代。

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Markdown语法

本文摘录一些Markdown语法的示例。

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