我正在尝试使用caffe和python进行实时图像分类。我在一个进程中使用OpenCV从我的网络摄像头流式传输，在一个单独的进程中，使用caffe对从网络摄像头拉取的帧执行图像分类。然后我将分类结果传回主线程，为网络摄像头流添加字幕。问题是，即使我有一个NVIDIAGPU并且正在GPU上执行caffe预测，主线程也会变慢。通常不做任何预测，我的网络摄像头流以30fps运行；但是，根据预测，我的网络摄像头流最多可以达到15fps。我已验证caffe在执行预测时确实使用了GPU，并且我的GPU或GPU内存没有达到最大值。我还验证了我的CPU内核在程序期间的任何时候都没有达到最大值。我想知道
我使用tensorflow来实现一个简单的多层感知器进行回归。代码是从标准mnist分类器修改的，我只将输出成本更改为MSE(使用tf.reduce_mean(tf.square(pred-y)))，以及一些输入、输出大小设置。但是，如果我使用回归训练网络，在几个epoch之后，输出批处理是完全一样的。例如:target:48.129,estimated:42.634target:46.590,estimated:42.634target:34.209,estimated:42.634target:69.677,estimated:42.634......我尝试了不同的批量大小、不同的
我使用tensorflow来实现一个简单的多层感知器进行回归。代码是从标准mnist分类器修改的，我只将输出成本更改为MSE(使用tf.reduce_mean(tf.square(pred-y)))，以及一些输入、输出大小设置。但是，如果我使用回归训练网络，在几个epoch之后，输出批处理是完全一样的。例如:target:48.129,estimated:42.634target:46.590,estimated:42.634target:34.209,estimated:42.634target:69.677,estimated:42.634......我尝试了不同的批量大小、不同的
我有以下代码，来自PyBrain教程:frompybrain.datasetsimportSupervisedDataSetfrompybrain.supervised.trainersimportBackpropTrainerfrompybrain.tools.shortcutsimportbuildNetworkfrompybrain.structure.modulesimportTanhLayerds=SupervisedDataSet(2,1)ds.addSample((0,0),(0,))ds.addSample((0,1),(1,))ds.addSample((1,0),(
我有以下代码，来自PyBrain教程:frompybrain.datasetsimportSupervisedDataSetfrompybrain.supervised.trainersimportBackpropTrainerfrompybrain.tools.shortcutsimportbuildNetworkfrompybrain.structure.modulesimportTanhLayerds=SupervisedDataSet(2,1)ds.addSample((0,0),(0,))ds.addSample((0,1),(1,))ds.addSample((1,0),(
所以我开始和fann一起玩（http://leenissen.dk/）为了创建一个简单的推荐引擎。例如，用户x与ID的记录有关系[1,2,3]其他用户与以下ID有关系：用户A：[1,2,3,4]用户b：[1,2,3,4]因此，很自然，用户X有可能对ID的记录感兴趣4同样也应该是推荐引擎的所需输出。感觉这将是神经网络可以完成的事情。但是，通过尝试范例和谷歌搜索，似乎似乎需要与数据和结果有一些数学关系。在这里有ID，没有；ID也可能是任何符号。问题：是否可以通过神经网络解决此类问题，我应该在哪里开始寻找解决方案？看答案您正在寻找的是某种反复的神经网络。以某种方式存储“上下文”的网络。此类网络的示例
目录摘要：卷积神经网络（CNN） 长短期记忆神经网络（LSTM）CNN-LSTM网络构建：具体实现流程： 本文Matalb代码分享：摘要：此示例演示如何通过将二维卷积神经网络（CNN）与长短期记忆（LSTM）层相结合，为多输入的语音序列分类任务创建二维CNN-LSTM网络。CNN通过将滑动卷积滤波器应用于输入来处理序列数据。CNN可以从空间和时间维度学习特征。LSTM网络通过循环时间步长和学习时间步之间的长期依赖关系来处理序列数据。CNN-LSTM网络使用卷积层和LSTM层从训练数据中学习。本代码基于Matlab平台编写实现，使用Maltab自带的数据集，注释详细，使用者可通过更改训练数据集实
神经网络学习小记录73——PytorchCA（Coordinateattention）注意力机制的解析与代码详解学习前言代码下载CA注意力机制的概念与实现注意力机制的应用学习前言CA注意力机制是最近提出的一种注意力机制，全面关注特征层的空间信息和通道信息。代码下载Github源码下载地址为：https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch复制该路径到地址栏跳转。CA注意力机制的概念与实现该文章的作者认为现有的注意力机制（如CBAM、SE）在求取通道注意力的时候，通道的处理一般是采用全局最大池化/平均池化，这样会损失掉物体的空间信息。作者期望在
文章目录前言一、什么是卷积神经网络二、输入层三、卷积层四、池化层五、全连接层六、输出层七、回顾整个过程总结前言 本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为DeepLearning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！一、什么是卷积神经网络 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代，但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了，因为当时的硬件和软件技术比较落后，而随着各种深度学习理论相继被提出以及数
Closed.Thisquestionneedstobemorefocused。它当前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，使其仅关注editingthispost的一个问题。2年前关闭。Improvethisquestion我正在做一个简单的学习模拟，屏幕上有多种生物。他们应该使用简单的神经网络来学习饮食。它们有4个神经元，每个神经元都沿一个方向激活运动(从鸟类的角度看，它是一个2D平面，因此只有四个方向，因此需要四个输出)。他们唯一的输入是四个“眼睛”。当时只有一只眼睛可以Activity，并且基本上可以用作指向最近物体(绿色食物块或另一种生物)的指针。因此，可以将网络想象成这样
