matlab分时代码-caffe-GBD:针对GBD优化的Caffe

时间:2024-06-10 12:25:08
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文件名称:matlab分时代码-caffe-GBD:针对GBD优化的Caffe

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更新时间:2024-06-10 12:25:08

系统开源

matlab分时代码深度学习中的动作识别 该分支托管技术报告的代码,以及更多。 更新 2016年7月16日新的工作示例:CVPR 2016上的“具有增强的运动矢量CNN的实时动作识别”。 2016年4月27日cuDNN v5支持,具有超快速的WINOGrad卷积和BatchNormalization的cuDNN实现。 2015年12月23日 重构的cudnn包装器可以控制整体内存消耗。 将在内存限制下自动找到最佳算法组合。 2015年12月17日cuDNN v4支持:更快的卷积和批处理规范化(约20%的性能提升)。 2015年11月22日现在,python层可以公开prefetch()方法,该方法将与网络处理并行运行。 特征 VideoDataLayer用于输入视频数据。 培训光流数据。 固定角落裁剪和多比例裁剪的数据增强。 使用多个GPU的并行训练。 最新的cuDNN集成。 在培训和测试中都减少了内存占用, 用法 在中查看更多。 通常,它与原始的caffe相同。 请参阅原始的自述文件。 请参阅以下说明以访问上面的功能。 更多详细的文档正在发布中。 视频/光流数据 首先使用将视频转换为


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