機器學習與計算機視覺（移動端深度學習優化框架）

阿新 • • 發佈：2019-01-10

我們利用tensorflow、keras、caffe或者mxnet訓練好的模型總要移植到嵌入式裝置上去執行，因此需要特定的深度學習優化框架。這些框架會利用匯編指令、特定硬體對計算進行優化，提供計算的速度。同時，這些框架一般都自帶tensorfow、caffe的模型轉換工具，一般不需要很大的努力，這些利用pc、gpu訓練出來的模型就可以在嵌入式裝置上執行起來。

1、paddle-mobile

百度的開源移動框架。

https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile

2、ncnn

騰訊的開源移動框架。

https://github.com/Tencent/ncnn

3、mace

小米的開源移動框架。

https://github.com/XiaoMi/mace

4、snpe

高通的深度學習移動框架。

https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/index.html

機器學習與計算機視覺（移動端深度學習優化框架）

深度學習與計算機視覺(PB-08)-應用深度學習最佳途徑

在Starter Bundle第10章中，我們提到了訓練一個神經網路模型所需要的四個因素，即：資料集 loss函式神經網路結構優化演算法有了這四個因素，實際上我們是可以訓練任何深度學習模型，但是，我們如何訓練得到一個最優的深度學習模型？如果效果

機器學習與計算機視覺（深度學習）

機器學習與計算機視覺（darknet編譯）

機器學習與計算機視覺（開篇）

機器學習與計算機視覺（sklearn快速上手）

機器學習與計算機視覺入門專案——視訊投籃檢測（三）

在第二部分，我記錄了實驗中提取影象特徵的HOG運算元及其實現程式碼，我們接下來就要構造幾個簡單的分類器，對資料集的HOG特徵來分類，實現進球/不進球的分類任務。分類器的設計和選擇實驗中要用到的分類模型主要有四個： logistic迴歸 SVM支援向量機

【逐夢AI】深度學習與計算機視覺應用實戰課程（BAT工程師主講，無人汽車，機器人，神經網絡）

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# cs231n 深度學習與計算機視覺(資料彙總）--程式碼及說明 python3.x和python2.x的版本（每次更新完成的作業）

cs231n 深度學習與計算機視覺(資料彙總）–程式碼及說明 python3.x和python2.x的版本（每次更新完成的作業）標籤（空格分隔）：神經網路 1.python2.x版本程式碼、課程 2.python3.x版本這個是2017

深度學習與計算機視覺核心技術與應用（學習目錄簡介）

　　無意中看到舉辦的深度學習與計算機視覺的課程培訓，看到培訓的內容，很是感興趣，有種把之前零散學習到的東西進行了一次總結。因此我想根據培訓課程的目錄把我之前的學習的一些內容以及個人經驗進行一次全面的總結，也當做一次複習吧！　　深度學習是近十年來人工智

斯坦福CS231n深度學習與計算機視覺課程學習筆記（1）——Introduction

這是一門關於計算機視覺的課程，基於一種專用的模型架構，叫做神經網路（更細一點說，是卷積神經網路CNN）。計算機視覺是人工智慧領域中發展最為迅猛的一個分支，是一個與很多領域緊密關聯的學科。視覺資訊，或者叫畫素資訊是最難被利用的資訊，可以把它稱之為“網際網路中的暗物質”。我們現在

深度學習與計算機視覺[CS231N] 學習筆記（4.1）：反向傳播（Backpropagation）

在學習深度學習的過程中，我們常用的一種優化引數的方法就是梯度下降法，而一般情況下，我們搭建的神經網路的結構是：輸入→權重矩陣→損失函式。如下圖所示。而在給定輸入的情況下，為了使我們的損失函式值達到最小，我們就需要調節權重矩陣，使之滿足條件，於是，就有了本

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深度學習與計算機視覺(PB-04)-rank-N準確度

在我們深入討論高階深度學習主題(如遷移學習)之前，先來了解下rank-1、rank-5和rank-N準確度的概念。當你在閱讀深度學習相關文獻時，尤其是關於計算機視覺和影象分類，你很可能會看到關於rank-N 準確度。例如，幾乎所有在ImageNet資料集上驗證的機器學習方法的論文都給出了ra

深度學習與計算機視覺(PB-03)-特徵提取

從這節開始，我們將討論關於遷移學習的內容，即用預先訓練好的模型（往往是在大型資料上訓練得到的）對新的資料進行學習. 首先，從傳統的機器學習場景出發，即考慮兩個分類任務：第一個任務是訓練一個卷積神經網路來識別影象中的狗和貓。第二個任務是訓練一個卷積神經網路識別三

深度學習與計算機視覺(PB-02)-資料增強

在深度學習實踐中，當訓練資料量少時，可能會出現過擬合問題。根據Goodfellow等人的觀點，我們對學習演算法的任何修改的目的都是為了減小泛化誤差，而不是訓練誤差。我們已經在sb[後續補充]中提到了不同型別的正則化手段來防止模型的過擬合，然而，這些都是針對引數的正則化形式，往往要求我們

深度學習與計算機視覺(PB-09)-使用HDF5儲存大資料集

到目前為止，我們使用的資料集都能夠全部載入到記憶體中。對於小資料集，我們可以載入全部影象資料到記憶體中，進行預處理，並進行前向傳播處理。然而，對於大規模資料集(比如ImageNet),我們需要建立資料生成器，每次只訪問一小部分資料集（比如mini-batch），然後對batch資料進行預處理

深度學習與計算機視覺(PB-10)-Kaggle之貓狗比賽

在第9節中，我們提到了當資料太大無法載入到記憶體中時，如何使用HDF5儲存大資料集——我們自定義了一個python指令碼將原始影象資料集序列化為高效的HDF5資料集。在HDF5資料集中讀取影象資料集可以避免I/O延遲問題，從而加快訓練過程。假設我們有N張儲存在磁碟上的影象資料，之前的做

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