【深度学习笔记06】参数调试处理
介绍了神经网络中一些常用参数的选择原则和大概范围,以及BN和softmax的基本原理。
记录机器人、视觉和系统开发中的问题与经验。
介绍了神经网络中一些常用参数的选择原则和大概范围,以及BN和softmax的基本原理。
LineMod算法是Hinterstoisser等人在2011年提出的,通过采用模板匹配的方法,解决了杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。
本文介绍了最常用的几种优化算法,从划分子集mini-batch开始,介绍了动量梯度下降法Momentum,RMSprop,以及两者的结合体Adam,几种方法的实现方法和基本原理。
解释时间复杂度如O(n)的概念,以及相关时间复杂度的计算方法。
改善神经网络的训练效果有很多方面,比如避免欠拟合和过拟合,利用正则化等等。不同的方法其作用效果也不同。
深度学习的线性回归,基本的优化算法,以及Softmax回归和损失函数的实现。
介绍了使用pytorch和pandas实现基本数据的操作方法,以及使用torch进行基本线性代数运算、求导计算的方法。
使用福昕PDF编辑器进行去水印操作,包括常规水印、背景水印、文字水印,以及其它水印的去除方法。
记录一次ubuntu安装后的配置过程,这些天装了双系统,在树莓派上也鼓捣过,总结如下。
COLMAP是一种通用的运动结构(SfM)和多视图立体(MVS)工具,具有图形和命令行界面。OpenMVS是目前的三维重建的框架中,复原效果较好的,而且提供自动化的脚本。