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TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南
TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。 本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观
经典视觉SLAM框架
通过前面的推送我们已经对SLAM有了个大体的认识。(初识视觉SLAM)下面来看经典的视觉SLAM框架,了解一下视觉SLAM究竟由哪几个模块组成。 本文选自《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》。
10分钟学会使用YOLO及Opencv实现目标检测(下)|附源码
本文介绍使用opencv和yolo完成视频流目标检测,代码解释详细,附源码,上手快。
还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附Python/R代码)
假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。
论文导读:面向卷积神经网络的卷积核冗余消除策略
本篇论文针对卷积神经网络在训练阶段所需的大量存储与计算资源,提出了一种改进的冗余卷积核消除策略,精简每个卷积层中冗余的卷积核,进而降低模型训练开销,使模型训练过程从云端转移至本地成为可能。
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