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笔者很早就对LDA模型着迷，最近在学习gensim库发现了LDA比较有意义且项目较为完整的Tutorials,于是乎就有本系列,本系列包含三款：Latent Dirichlet Allocation、Author-Topic Model、Dynamic Topic Models...

其中，Turicreate的后台是mxnet框架，turicreate不太适合使用GPU图像训练，因为现在的mxnet已经cuda10 - 1.4.0+ 而turicreate还支持很老版本的 mxnet - 1.1.0，因为版本问题会出现很多问题，一种比较合适的方式是使用他们官方...

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。

视频生成与视频识别是视频分析的两大任务，前者侧重于对下一帧的预测，而前者则侧重于视频内容的理解。由于视频是由一系列的视频帧组成的，那么如果有大量的视频数据，通过分析视频中动态场景的变化情况，就可以合成出一些小的...

从图像中判断图像场景所处的地点类型，是图像理解的一种常见任务。本质上场景类别标注数据足够的情况下，它可以属于图像分类的一种，因此直接利用现有成熟的网络架构如ResNet就可以实现较高精度的图像涉及场所的识别。...

Distribuited tensorflowMultiple GPUs如何设置训练系统(1)每个GPU上都会有model的副本 (2)对模型的参数进行同步更新抽象名词计算单个副本inf

DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs PAMI Code : http://liangchiehchen.com/proje...

The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation CVPRW 2017 Code: https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet

CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization CVPR2018 http://www.sfu.ca/~ftung/ 裁剪和量化一体化框架