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Inception Inception
深度学习神经网络特征提取（四）Inception模型是谷歌提出的GoogLeNet网络中的主干特征提取网络。从Inceptionv1到Xception，模型的结构不断的改进，本文针对其中较为经典的Inceptionv3和Xception进行
2021-04-20 Deep Learning
Inceptionv3 Xception
MobileNet MobileNet
深度学习神经网络特征提取（三）MobileNet简介在之前的文章中已经介绍了VGG和ResNet相关的网络结构，随着深度学习的发展，都在追求精度和准确性，因此也导致了网络层数的加深抑或网络的扩展。然而随着网络的不断加深和扩展，参数的数量也在
2021-04-20 Deep Learning
Fanrencli MobileNetv1 MobileNetv2 MobileNetv3
SSD SSD
深度学习之目标检测SSDWhat is SSD?关于目标检测算法，当下已经有很多优秀的开源算法，其中算法主要分为两类：one-stage 和 two-stage。本次介绍的SSD算法就是one-stage算法的一种。主要的工作流程就是在利用
2021-04-19 Deep Learning
Fanrencli object detection SSD
VGG VGG
深度学习神经网络特征提取（二）网络结构要构建VGG16特征提取网络，我们只需要了解： VGG16网络层数：VGG16,VGG19 在本文中，根据实际的项目要求，构建了VGG16网络，相对于ResNet网络较为简单，整个网络只是一个线性的
2021-04-18 Deep Learning
Fanrencli VGG16
ResNet ResNet
深度学习神经网络特征提取（一）网络结构要构建ResNet特征提取网络，我们只需要了解两个方面： ResNet网络层数：Resnet50,ResNet101,ResNet152 ResNet网络基础组成：Conv_Block,Identit
2021-04-18 Deep Learning
Fanrencli ResNet101
jsis3d jsis3d
JSIS3D 论文学习记录论文地址： https://gitee.com/FanrenCLI/jsis3d https://github.com/pqhieu/jsis3d 环境准备 CUDA 10 Python 3.5+ Pytorc
2021-02-06 Deep Learning
Fanrencli Jsis3d
8086 8086
寄存器简介 寄存器名称 功能 操作 ax 累加寄存器 经常使用，可以作为存储器看待 bx 基础寄存器 经常使用，访问内存时[]中只可以使用bx/bp/si/di和数字索引，默认使用的段寄存器为ds cx 循环寄存器 在使用
2021-01-27 Assembly Language
Fanrencli 8086
OpenNI2_OpenCV OpenNI2_OpenCV
奥比中光OpenNISDK安装（Linux）奥比中光针对ZaroP1开发板和深度摄像机提供了相关的OpenNI2的SDK,针对Windows/Linux/Android不同平台提供了相关的安装文档.根据官方文档将OpenNI2配置完成，注意
2020-12-06 环境配置
Fanrencli Orbbec_OpenNI OpenCV
算法 算法
二叉树专题（Binary Search）二叉树作为算法经典题型，应用范围广，需要及其重视。 前序遍历class Solution { public: void Search(TreeNode* root) { f
2020-11-21 Algorithm
C++ Binary Search Fanrencli
LeetCode_129 LeetCode_129
算法描述Given a binary tree containing digits from 0-9 only, each root-to-leaf path could represent a number. An example is
2020-11-21 Algorithm
C++ Binary Search Fanrencli
Haar Wavelet（1） Haar Wavelet（1）
haar小波变换的图像应用实例 Haar Wavelet 图片示例 import numpy as np import cv2 import math import requests # numpy数组归一化 def Normaliz
2020-10-23 小波变换
Haar Wavelet Python Fanrencli
Haar Wavelet（2） Haar Wavelet（2）
haar小波变换的图像应用实例（优化） 优化目标 针对一维变换的循环处理方式，将使用矩阵运算进行代替 针对二维的分行、列的处理方法，使用矩阵运算代替 边界处理 一维处理观察上篇文章的代码,其中的一维变换代码haar_dwt，使用简单的
2020-10-23 小波变换
Haar Wavelet Python Fanrencli
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