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原创【华为2019年校园招聘】2019-4-17 软件题-水果摊小买卖

题目描述小王手里有点闲钱，想着做点卖水果的小买卖，给出两个数组m，n，用m[i]表示第i个水果的成本价，n[i]表示第i个水果能卖出的价钱，假如现在有本钱k元，试问最后最多能赚多少钱？说明：1. 每种水果只能买一次，只能卖一次；2. 数组m,n大小不超过50；3. 数组元素为正整数，不超过1000输入描述1. 数组m, n;2. 本钱k输出描述最多能赚多少钱示例输...

2019-04-18 00:42:46 9323 1

原创【华为2019年校园招聘】2019-4-17 软件题-最大时间问题

输入描述输入为一个整数数组，数组内有六个整数。输入整数数组长度为6，不需要考虑其他长度，元素值为0或者正整数，6个数字每个数字只能使用一次。输出描述输出为一个24进制格式的时间，或者字符串“invalid”示例：输入[0,2,3,0,5,6]输出23:56:00输入[9,9,9,9,9,9]输出invalid解题思路：这道题要求C/C++运行时间小于3秒，感...

2019-04-18 00:24:18 2313 5

原创 Deep Watershed Transform for Instance Segmentation

Min Bai & Raquel Urtasun UfT1. 传统的分水岭算法简介图像处理中的分水岭算法常用来做图像区域分割(segmentation)，基本的思路是计算一张energy map来表示图像，其中物体区域的energy和其他非物体区域的energy差别较大，从而形成包络物体的分水岭，称包络线为watershed line，称物体区域为catchment basins...

2018-08-19 16:38:18 1932 1

原创 ROS+caffe 设置GPU运行

1. 问题描述最近尝试将目标检测模型集成到ROS上，运行环境为Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 目标检测模块写成了一个node，监听其他node发送过来的图像信息，对接收的图像进行目标检测。测试代码如下所示：class DetectorNode(object): def __init__(self): # detection model p...

2018-08-18 00:30:29 1286

原创 DetNet: A Backbone network for Object Detection

ECCV2018 TsingHua University && Face++ Zeming Li1. Motivation当前的目标检测模型，不管是one-stage还是two-stage，都是采用的ImageNet分类数据集上预训练的分类模型来在检测数据集上fine-tune。但是分类模型应用到检测任务的主要问题是：分类模型为了提高分类的准确率，通过很多次do...

2018-08-04 19:33:15 636

原创 Ubuntu 14.04+MatlabR2016b 编译COCO matlab API

前言最近需要用到COCO的matlab api，但是github上的master分支最近删除了maskApi.mexa64文件。一种方法当然是找找别人原来fork的cocoapi，我想自己编译生成。编译器准备编译的时候需要用到mex，但是matlab 2016b支持的gcc编译器是4.9.x，而ubuntu 14.04的gcc版本是4.8.x。因此需要首先下载一下gcc 4.9 具体...

2018-07-17 22:31:59 1856

原创 ubuntu anaconda安装mxnet

1. 前言mxnet官网上的mxnet安装指令好像有点多，而且没有anaconda下mxnet的安装步骤（virtualenv和anaconda应该差不多，但是我从来没用过）。这里稍微记录一下自己的安装过程，比较简单。2. 安装环境我的安装环境是Ubuntu14.04+Anaconda+CUDA8.0 安装的mxnet版本为1.2.03. 安装步骤3.1 创建mxnet虚拟环...

2018-07-15 15:07:45 4379 1

原创 Pycharm 设置Cython编译工具

0.前言Cython作为一种能够将python和c/c++混编的语言，可以极大的加速python代码，但是pyx文件写起来和编译都不是很方便。下面讲一下解决的办法。1.编辑pyx文件其实用文本编辑器就可以编辑pyx文件，但是使用pycharm专业版可以实现常见的语法高亮和自动补全等功能，因此建议使用pycharm专业版。以cython官网上的代码为例，下面表示编辑好的pyx文件，编

2018-02-05 15:45:22 14786 3

原创 tensorflow版本 Faster RCNN训练自己的数据集

0.前言因为我用的是tensorflow的环境，所以Rbg的官方代码我是没有用的，采用的是github上tensorflow实现的faster rcnn，网址为：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 这个版本主要也是参考faster rcnn的官网代码写的，和官方版本大同小异，很适合用tf的人。如果github上下不下来，可以下载我自己保

2018-02-04 20:11:15 14966 20

原创 YOLOv2在自己的数据集上训练以及测试

0.前言因为yolo的作者不断更新自己的版本，让人使用和修改起来很不方便。因此这里保存一个自己的版本，并记录如何在自己的数据集上训练正框检测模型。1.YOLOv2代码备份：备份地址：https://pan.baidu.com/s/1qZW8glY2.修改文件：voc.data文件：修改’classes’为待检测的类别数（不包括背景），修改’train’为‘train.tx

2018-02-04 18:58:44 3092 2

原创 PRML学习笔记-《Probability Distribution》

Probability Distribution0.introduction1.density estimation:给定随机变量xx的一些观察值{x1,x2,...,xN}\{x_1, x_2, ... , x_N\}，估计变量xx的概率分布p(x)p(x)。在这一章当中，我们假设所有的观测值满足独立同分布iid2.对于density estimation问题，常见的频率学派的做法是

2018-01-06 21:47:08 503

Introduction1.1 Example of Curve Fitting1.常见术语的定义：1.generalization: The ability to categorize correctly new examples that differ from those used for training is called generalization; 2.classification

2018-01-04 16:37:37 981

原创论文阅读-《Relation Networks for Object Detection》

MSRA jifeng dai1.abstract:在目标检测领域，model object之间的关系能够提高检测的准确度，但是这种方法在基于深度学习的模型中还没有很好的work。当下主流的目标检测的方法还是对各个物体进行单独的检测，本文提出了一种object relation module，通过引入不同物体之间的外观和集合关系做interaction，实现对物体之间relation的建模。rela

2017-12-02 17:04:13 14447 16

原创 python 调用 C/C++

1.问题描述python相比C/C++，具有很多封装好的高级的API，极大地方便了平时的程序开发。但是有的时候我们需要的某个功能模块python里面并没有实现，但是C/C++下有现有的程序，那么一种方法就是用python调用C/C++的模块.下面举的例子为：假设我需要计算任意两个四边形的交叠率(intersection over union)，这个可以利用C++下的boost库很方便的实现，现在

2017-09-21 10:18:24 818

原创 Ubuntu Pycharm不能同时选中多行解决方法

问题描述Pycharm和Sublime有一个很好用的特性就是可以同时选中多行进行修改，如下图所示：问题是Pycharm在windows下的版本是有这种特性的，但是在Ubuntu下面不能通过Alt+鼠标左键实现多行选择解决办法在Pycharm菜单栏里面依次选择 File -> Setting -> Keymap -> Editor Actions 搜索‘Add or remove Caret’，我

2017-09-06 14:49:11 11256

原创 python numpy格式化打印

1.问题描述在使用numpy的时候，我们经常在debug的时候将numpy数组打印下来，但是有的时候数组里面都是小数，数组又比较大，打印下来的时候非常不适合观察。这里主要讲一下如何让numpy打印的结果更加简洁2.问题解决这里需要使用numpy的set_printoptions函数，对应numpy源码如下所示：def set_printoptions(precision=None, threshol

2017-08-30 19:00:58 11973

原创 python numpy中axis的含义

不同的编程语言对于多维数组的索引方式往往不太一样，下面主要讲一下python numpy里面axis的含义numpy当中axis的值表示的是这个多维数组维度的下标，比如有一个二维数组a，a的shape是(5,6)，也就是说a有5行6列，axis=0表示的就是[5,6]中的第一维，也就是行，axis=1表示的是[5,6]中的第二个维度，也就是列。通常numpy里面的一些降维操作(aggregate f

2017-08-30 13:27:21 18581 11

原创 tensorflow数据读取之tfrecords

掌握一个深度学习框架的用法，从训练一个模型的流程来看，需要掌握以下几个步骤： 1. 数据的处理，包括训练数据转成网络的输入，模型参数的存储与读取 2. 网络结构的定义，包括网络主体的搭建以及loss的定义 3. solver的定义，也就是如何对网络进行优化 4. 模型评估的定义，也就是对模型训练结果进行评测这篇博文主要介绍第一部分，数据处理中的训练数据读取部分 tensorflow当中读取

2017-08-24 10:32:59 11324 1

原创论文阅读-《BlitzNet: A Real-Time Deep Network for Scene Understanding》

ICCV 20171.Motivation:为了做到实时的目标检测和语义分割 2.Framework 采用的是Resnet50+SSD, ssd这种one-stage的检测器天生适合和分割一块做。上采样过程用到的block如下图所示，除了正常的skip connection之外，还用上了residual connection 3.Experiments作者在VOC2007/2012以及COCO

2017-08-15 15:52:47 3256

原创论文阅读-《CoupleNet:Coupling Global Structure with Local Parts for Object Detection》

中科院nlpr实验室 ICCV20171.Motivation这篇文章主要是在R-FCN的基础上改的。其主要的观点就是R-FCN可以看成是对一个proposal，用一些position-sensitive的weak classifier去做检测，然后把这些classifier的检测结果ensemble起来（position-sensitive RoI pooling），因此作者指出这张方法没有考虑到

2017-08-11 14:50:55 4101 1

原创论文阅读-《Focal Loss for Dense Object Detection》

FAIR. ICCV2017 Oral Kaiming He & RBG1.Motivation一直以来，one-stage detector都以快著称，yolo刚发布的时候表明了是主打速度的，但是这些one-stage detector的精度要比two-stage detector，比如faster rcnn差不少。本文的目的就是为了探讨为什么one-stage detector相比two-sta

2017-08-10 15:01:56 11618 2

原创论文阅读-《Densely Connected Convolutional Networks》

CVPR 2017 Best PaperMotivation:最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入short connection能够让网络更深、更准确、更高效，另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的很多特征都是冗余的。作者的想法是充分利用skip connection，设计一个dense co

2017-07-23 23:21:49 4216

原创论文阅读-《Semantic Segmentation with Reverse Attention》

BMVC 2017 oral code: https://drive.google.com/drive/folders/0By2w_A-aM8Rzbllnc3JCQjhHYnM1.Motivation作者这篇文章的主要目的是为了提高semantic segmentation的网络对于confusion area的预测能力。所谓的confusion area，指的是最终预测的score map上熵值

2017-07-22 15:02:38 3176 2

原创 tensorflow object detection API安装实例

写于2017/7/21 tensorflow object detection API是google在tensorflow的平台上实现的当下主流的目标检测框架，下面记录一下自己的使用实例网址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection1）安装依赖项安装需要的依赖在API的主页上已经说明了，除了需要tenso

2017-07-21 14:21:05 7592 1

原创论文阅读-《Deformable Part-based Fully Convolutional Network for Object Detection》

BMVC 2017 OralAbstract文章指出当前的object detector大都用正框来表征一个object，尽管大多数的object都是non-rectangular的。作者提出的模型能够通过deformable parts来表述一个object。这样的话得到的特征对于物体的形变更加具有鲁棒性，并且能够part的位置信息能够提高目标定位的准确性。Contribution:1.提出了de

2017-07-20 19:33:01 2250

原创 ubuntu安装scipy

Ubuntu下一直用Pycharm作为python的IDE，但是最近使用scipy的时候发现Pycharm不能直接在Project Interpreter里面安装scipy，于是直接在命令行里安装。主要参考如下博客： http://blog.csdn.net/lingfeng892/article/details/504255471.安装scipy所依赖的库直接在命令行里用pip安装scipy

2017-07-16 15:37:22 5762

原创论文阅读-《RON-Reverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection》

CVPR 2017 孔涛..HyperNet作者0.Motivation结合region-based的目标检测方法和region-free的目标检测方法。主要关注两个问题： 1）多尺度目标定位 2）负样本挖掘1.Contribution1）对于多尺度定位，作者提出了reverse connection，类似FPN，增强了low level feature map的语义信息，提高了小目标检测

2017-07-15 09:49:33 5365

原创论文阅读-《Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors》

Google Research0.abstract本文主要对主流的三类object detector进行了speed-accuracy trade-off上的比较。作者考虑三类”meta-architectures”：faster rcnn 、r-fcn以及ssd faster rcnn和r-fcn是region-based detector，不同的是，faste rcnn里面box clas

2017-07-13 14:02:45 3945

原创论文阅读《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》

Deeplab v31.Contribution:这篇论文和deeplab v2相比，contribution不多，主要是在原来的ASPP模块里面加入了bn，同时引入加入了global context来提高ASPP模块的性能。2.Related work文章主要还是专注于图像多尺度信息的提取，作者总结了目前流行的4中多尺度信息提取的方法，如下图所示：第一种用图像金字塔作为输入；第二种采用

2017-07-12 16:44:10 2479

原创 ubuntu系统备份与恢复-remastersys方法

对于刚入门ubuntu的人来说，配置各种各样环境的过程中往往会把系统装崩溃。每次都重新安装ubuntu看起来非常麻烦，一个好的办法就是把我们某个阶段配置好环境的ubuntu做个备份，然后万一系统崩溃了，可以直接从备份当中还原，这样可以省去很多重装软件和配置环境的环节。下面讲一下利用remastersys软件备份和恢复ubuntu系统的过程。1.安装remastersys在http://www.fil

2017-06-25 21:51:28 19600 3

原创论文阅读-《Deep Matching Prior Network:Towards Tighter Multi-oriented Text Detection》

CVPR2017 by Yuliang Liu & Lianwen Jin1.Motivation对于自然文本的检测任务，原来的方法都专注于用矩形框来对文本进行定位。但是实际上因为文本图像存在透视变换等等问题，图像里面的自然文本并不是严格地呈现矩形的。这个时候用矩形框来定位的话会有以下问题：左边表示用四边形定位的结果，右边表示用矩形定位的结果。 (a)表示用矩形定位会引入不必要的overlap

2017-06-18 15:48:26 3722 13

原创 C++跨文件共享全局变量

1.问题描述最近做项目的时候需要在多个cpp文件之间通过全局变量传递参数，因此写了一个小程序来尝试一下。2.解决方法一共用到5个文件：test1.h, test1.cpp test2.h test2.cpp main.cpptest1.h#ifndef TEST1_H#define TEST1_H#include <iostream>#include <string>#include <vec

2017-06-15 23:36:22 10937

原创论文阅读-《DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector》

arxiv 23/1/2017SSD作者Wei Liu的新作Motivation通过增加context的信息来提高目标检测的准确率是一个常见的方法，在SSD当中，作者没有利用到context的信息，因此，作者在DSSD里面尝试通过加入context来改善SSD的性能Framework 上图表示SSD的基本结构，采用的是VGG作为base network，后来有作者新加的SSD layer，然后在选

2017-06-15 11:18:00 8879

原创论文阅读-《Ensemble of Part Detectors for Simultaneous Classification and Localization》

arxiv 20171.Motivation本文关注的是weakly supervised localization。基本流程如上图所示，输入的是只有Image-level的标签，首先要从数据集里面提取一些initial patterns，然后利用这些initial pattern来训练detector。这其实是一个典型的鸡和蛋的问题：我们要训练一个好的detector，就必须提供dis

2017-05-31 14:08:31 558

原创论文阅读《Spatial Transformer Network》

Google DeepMindAbstract:作者说明了CNN对于输入的数据缺乏空间变换不变形(lack of spatially invariant ability to input data)，因此作者引入了一个spatial transformer module，不需要额外的监督，能够以data-driven的方式学习得到输入图像的空间变换参数，赋予网络spatial invariant能力

2017-05-27 22:01:42 6147

原创 Miktex 添加宏包

1.问题描述最近在用latex做ppt，主要是用到beamer宏包，但是这个是需要额外安装的。2.解决方案宏包的下载用的是Miktex自带的Miktex package manager，打开manager的界面，首先尝试直接搜索beamer下载看看能不能直接下。但通常是会报错说连不上服务器。因为Miktex的宏包镜像大多在国外，国内的镜像时不时就消失在镜像列表里面。首先确保自己是可以翻墙的。我自己

2017-05-25 00:01:10 10452 1

原创 Opencv(C++)和matlab之间通过mat传递数据（矩阵）

1.问题描述最近做科研项目的时候碰到了在C++里面利用opencv计算得到了矩阵，但是需要在matlab里面核对矩阵内容并做下一步处理，因此需要在C++(针对opencv)和matlab之间进行矩阵数据的传递。2.解决办法一开始想的是，能不能把opencv产生的矩阵数据写到xml文件，然后matlab读取，但是实际操作过程中，发现matlab读取xml文件的矩阵数据，在转化到能处理的形式的这个过程太

2017-05-12 09:37:47 3638

原创 Latex转word

1.问题描述最近做毕设的时候本来论文都已经在latex里面写好了，但是学院要求用word格式。不想把自己latex写好的公式再打一遍，而且word写公式很麻烦，有的latex里面的符号word自带的公式编辑器里面要找半天，另外mathtype的符号太少了，索性想把latex转成word。2.解决办法上网查了一下，发现pandoc这个工具用来把latex转word还不错，至少就公式转换来说结果我还满意

2017-05-03 16:45:30 62306 9

原创 PCA(主成成分分析)和LDA(线性判别分析)详解-共性和区别

注：这里说的LDA实际上讲的是Fisher’s linear discriminant analysis在machine learning领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是unsupervised，也就是说不需要知道sample对应的label，但是LDA是supervised，需要知道每一个数据点对应的label。下面分别解释PCA和LDA的基本原理1.PCAPCA被

2017-04-30 20:48:03 25755 1

原创 two-class SVM & one-class SVM & exemplar SVM区别简析

1.首先从典型的svm讲起，假设我们用A,B两个类的数据，我们需要训练一个分类器来区分这两类数据，那么我们可以通过训练一个two-class SVM，找到A,B之间的分割超平面。2.如果我现在只有A的数据，并且我只想识别某个instance是不是A，应该怎么办呢？一般的想法是，我有的A的数据之后，我去搜集一些不是A类别的数据，然后训练一个two-class SVM。但这么做的问题在于，非A的data

2017-04-30 15:18:36 3769

空空如也

空空如也