[深度学习] cudnn for cuda

说明： 深度学习NVIDIA cudnn7.4适用于64位win10的CUDA9.0+版本
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[深度学习] TSN的caffe-action中修改的cudnn.hpp

说明： cuda10.0配置caffe-action解决cuda不匹配问题的解决方法。
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[深度学习] LSTMbook.rar

说明： 如何开发lstm，如堆叠，双向，CNN-LSTM，编码器-解码器seq2seq和更多，有14一步一步的教程和完整的代码。Discover how to develop LSTMs such as stacked, bidirectional, CNN-LSTM, Encoder-Decoder seq2seq and more in my new book, with 14 step-by-step tutorials and full code.
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[深度学习] resnet101-caffe(2).pth

说明： ResNet-101在ImageNet数据集上的caffe预训练模型，可以用于分类和目标检测网络。
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[深度学习] VOC2007XML.m

说明： 将自己标记的目标检测数据转化为VOC的格式，便于网络读入，可实现由txt文件向xml文件的转换
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[深度学习] resnet50-caffe.pth

说明： resnet-50在ImageNet数据集上的caffe预训练模型，可以用于分类，目标检测等。
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[深度学习] 深度学习之目标检测 SSD的理解和细节分析.docx

说明： 学习深度学习 CAFFE 中的学习笔记，重点记录，有助于快速掌握该技术
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[深度学习] datasets.zip

说明： mnist和imdb数据包，用于解决直接load_data()不成功时候。
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[深度学习] 变分自编码器.zip

说明： 变分自编码器合集，VAE，包括传统变分自编码器，条件自编码器，卷积自编码器，数据集用mnist手写数字识别，附带可视化。
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[深度学习] MoGA-caffe.zip

说明： 小米的神经网络架构搜索出来的MoGA网络，包括A、B、C三个版本，通过对比官方开源的pytorch版本，实现的caffe网络协议文件，可以正常训练。
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[深度学习] mobileNetv3.zip

说明： 包含MobileNet v3 large和small两个版本，其中除了原始版本的使用H-swish和SE模块的prototxt外，还有用relu和SE模块实现的版本，以及使用relu并去掉SE模块的最精简的版本，三个版本测试效果差别不大，最精简的版本，模型最小（5.89M），我自己得250类车辆分类数据集上可以达到0.996的测试准确率。
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[深度学习] Demo_Tensorflow_Keras_pytorch.zip

说明： 三个CNN（卷积神经网络）的例程，分别用TensorFlow、Keras、Pytorch实现，结构清晰，简单易懂。
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