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RSS订阅原创 Xavier 刷机教程 （Jetpack 4.3）
文章目录Step 1: 搭建虚拟机（刷机过程中的HOST）Step 2: 下载SDK ManagerStep 3: 配置开发环境Step 4: 对应软件下载和安装Step 5: 烧录Step 6: 安装系统需要环境Step 7: Xavier上查看L4T版本博客中每个字都是自己码的，图也是自己实操，转载或使用请征得同意。谢谢。 由于项目需求，需要将Xavier的L4T版本刷成32.3.1，因此要对Xavier进行刷机，刷成Jetpack 4.3。主要参考链接：Xavier刷机教程Step 1: 搭
2020-09-24 09:48:29
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原创 [CVPR2020] AdderNet阅读笔记
文章目录1 Introduction2 Methods2.1 Adder Networks2.2 梯度回传2.3 自适应的学习率缩放14.3 Experiments14.4 Q & AAdderNet是北大和华为诺亚方舟实验室共同完成的一篇文章，被CVPR2020收录为Oral representation.1 Introduction 深度神经网络中会使用大量的浮点数乘法运算，这些运算可以在GPU上进行提速并在多个计算机视觉领域取得了进步。但是GPU的高功率消耗使得一些算法无法应用在移动端
2020-07-01 23:44:13
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原创 yolov5代码阅读笔记
文章目录Yolov5 代码笔记1. train(hyp)函数重点部分1.1 载入图片路径1.2 创建模型1.3 确定训练和测试图片的尺寸1.4 根据参数的形式（是否为weight，是否为bias等）定义模型的不同部分，并为不同部分设置不同的学习率及参数1.5 载入预训练模型(ckpt)及权重(ckpt['model'])1.6 定义学习率变化趋势，这里采用的是Cosine Learning Rate Decay1.7 载入数据集，定义数据集迭代器1.8 定义训练集和验证集的数据读取器(dataloader和
2020-06-23 15:31:53
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原创 [ICCV 2019] CenterNet: Object Detection with Keypoint Triplets论文笔记
文章目录1. Introduction2. 与CornerNet的对比1. Introduction 目前主流的物体检测模型都会引入锚框，这些方法通常会存在以下问题：（1）算法通常需要大量的锚框，这样才能确保GT与某些锚框之间有较大的IoU；（2）锚框的尺寸和宽长比通常需要手动设定；（3）锚框和GT之间没有对齐，对于候选框分类的帮助不大。 为了解决上述问题，学术界提出了一些基于关键点的物体检测算法，如CornerNet等。CornerNet的优势是一种不依赖于锚框的一阶算法，可以达到SOTA，该算
2020-06-08 17:09:49
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原创 [CVPR 2020] EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection论文笔记
文章目录1. Introduction2. Methods2.1 BiFPN2.2 Compound Scaling2.3 EfficientDet3. Performance4. Q & A谷歌大脑发布的高效高精度物体检测器。收录于CVPR 2020。安利一个大佬的复现代码（zylo117复现Torch版本）1. Introduction 现有的SOTA物体检测算法通常无法兼顾效率和精度，复杂的模型需要较大的计算量，而简单模型又会损失检测精度。因此，本文提出了一种简单且有效率的加权双向
2020-06-03 12:22:12
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原创 [Arxiv 2020] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文笔记与调试记录
文章目录1. 论文内容2.代码调试2.1 服务器环境配置2.2 编译Yolo V4源码2.3 单帧图像测试2.4 在自己的数据集上训练和验证2.4.1 数据整理成VOC的格式2.4.2 修改配置文件2.4.3 YoloV4训练2.4.4 mAP指标计算原文链接源码地址1. 论文内容 这篇文章的主要任务是将物体检测任务的各类奇技淫巧进行了总结和详细的实验。 目前很多特征表示都表明可以提升CNN的正确率，但是这些特征（技巧）有时候只适用于一类特定的问题或任务。作者想要在本研究中去探索哪些特征（技巧
2020-05-18 22:59:21
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原创 [Arxiv 2018] Spot the Difference by Object Detection论文笔记
文章目录Spot the Difference by Object Detection1. Introduction2. Q&A3. Future WorkSpot the Difference by Object Detection由清华大学和JD Group联合产出的技术报告，挂在Arxiv 2018上。感谢作者的分享。1. Introduction 文章需要是想找出两张图书...
2020-04-28 23:14:56
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原创 [CVPR 2020] Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization论文笔记
文章目录Circle Loss1. 论文摘要2. 实现方法3. 实验结果3.1 Face Recognition3.2 Person ReID3.3 Fine-grained Image RetrievalCircle Loss由旷视研究院孙奕帆发表于CVPR 2020 Oral，赞~~1. 论文摘要（1）文章基于相似度优化层面对从class-level label和pair-wise l...
2020-04-09 12:15:09
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原创 [CVPR2017] Deep Learning of Human Visual Sensitivity in Image Quality Assessment Framework论文笔记
文章目录DeepQA论文概要网络结构与算法流程实验结果摘要重写与复盘下一篇论文计划DeepQADeepQA的作者是延世大学Kim Jongyoo，收录于CVPR 2017论文概要Tips: 前几天听了人大赵鑫老师和中科院兰艳艳老师讲解怎么写论文，赵老师对引文的六句扩充法以及兰老师的3W2H方法还是收益很深。本质上感觉两种方法应该是一样的，我在看论文的过程中就使用了六句扩展法。PPT截图来自...
2020-03-31 00:24:28
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原创 ID-aware Quality for Set-based Person Re-identification论文笔记
1. 摘要 针对set-based ReID问题，目前主流的一种做法是对set中的单张图像使用CNN提取特征，再对这些特征使用融合算法整合为set的特征表示。但是，质量（作者定义了感知质量和语义质量，perceptually/semantically low quality images）较差的图片和简单图片的过拟合会影响最终的特征表示。因此，Wang等人提出了ID-aware ...
2020-03-20 23:56:30
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原创 [CVPR 2018] RotationNet 论文及代码调试记录
原文地址： https://arxiv.org/abs/1603.06208翻译链接：http://tongtianta.site/paper/838Project地址：https://kanezaki.github.io/rotationnet/Caffe代码地址：https://github.com/kanezaki/rotationnet (本文主要介绍)Pytorch代码地...
2019-01-04 11:22:47
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原创 Ubuntu 18.04 安装NVIDIA驱动，配置CUDA，Tensorflow流程
参考链接http://homeway.me/2017/08/08/setup-gpu-for-tensorflow/ 安装过程中以root登录文章部分安装包需要根据自己的情况进行下载，并不是傻瓜式操作。有需要可以留言或私信。可以发给你，有爱心的客官可以打赏个饭钱 ~_~。 1. 查看显卡配置lspci | grep -i vga 2. 下载对应的显卡驱动h...
2018-10-31 22:11:11
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原创 【人脸检测】Radpid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features
2001年的一篇经典论文。关键的优点是实时的人脸检测原版总结PPT下载网址：https://download.csdn.net/download/weixin_41153216/10593883文章下载地址：Youtube上的对算法的讲解：文章的主要创新和内容是：类Haar特征 + 积分图 + Adaboost + 级联类Haar特征主要是矩形特征，更多的是图像上强度的...
2018-08-09 17:49:30
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原创 Inception-Resnet-V2 Pre-train 总结
工作之后有点小忙碌，一直都没来得及更新博客。这是工作之后的第一篇博客。Mark一下自己，快要一个月了，快要发工资了，R神很高兴啊。今天在工作培训中，需要运用InceptionV4-Resnet-V2进行图片的分类。由于InceptionV4的网络很深，所以直接训练是很不理智的，于是下载了Pre-train的模型。网络文章地址：http://arxiv.org/abs/1602.0726...
2018-08-08 15:25:08
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原创 Neural Network and Deep Learning 吴恩达教授 第二周第二部分 听课笔记
第二周 第二部分 Python与向量化2.11 向量化逻辑回归中要计算 ，向量化的表示为 z = np.dot(w,x)+b课程中给出如下代码，分别计算向量化和非向量化之后的计算时间对比import numpy as npimport timea = np.random.rand(1000000)b = np.random.rand(1000000)tic = time.time()...
2018-07-07 22:25:28
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原创 NumPy基础学习【4】-分割数组、拷贝和视图
书接上文9.分割数组 使用hsplit，可以沿着水平轴分割一个数组，或者指定需要分割的子数组的数目，或者指定在哪些列之后进行分割。>>> a = np.floor(10*np.random.random((2,12)))>>> aarray([[0., 1., 7., 0., 6., 2., 5., 5., 7., 7., 1., 7.], ...
2018-07-06 15:20:05
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原创 NumPy基础学习【3】-形状操作，数组组合
书接上文7.形状操作 数组形状由沿每条轴的元素数量决定。>>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))>>> aarray([[7., 1., 6., 3.], [9., 5., 7., 4.], [2., 5., 0., 8.]])>>> a.shape(3,...
2018-07-05 23:17:43
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原创 Neural Network and Deep Learning 吴恩达教授 第二周 听课笔记
第二周 神经网络基础2.1 二分类计算机保存图片通常是保存RGB三个通道，假设图片为64*64像素，则有三个64*64的矩阵。将所有的像素强度都输入进特征向量x，则x的长度为64*64*3，输入向量维度为n_{x}= 12288...
2018-07-05 10:29:41
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原创 NumPy基础学习【2】-基本运算，通用函数，切片索引
书接上文 NumPy基础学习【1】4. 基本运算 数组的运算是按照元素进行的，新的数组被创建并且被结果填充。>>> b = np.arange(4)>>> barray([0, 1, 2, 3])>>> c = a-b>>> carray([20, 29, 38, 47])>>>
2018-07-04 22:14:31
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原创 吴恩达教授访谈Hinton教授摘要
视频源地址：https://mooc.study.163.com/course/2001281002#/infoAI届的两位大牛的对话。总结如下：1. Hinton的论文让人们真正意义上地理解了反向传播(BP)算法，1986年被Nature收录。最近在读Hinton与1985年写的一篇关于BP算法中Delta-Rule的文章，文章名字叫LearningInternal Representation...
2018-07-04 11:35:57
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原创 NumPy基础学习【1】- 基础用法，创建数组，打印数组
NumPy简易教程1. 基础用法NumPy的主要对象是齐次多维数组。它是由一个所有的元素都是同一类型，通过正整数元组索引的表格。在NumPy中维度叫做轴(axes)。 例如，在3维空间中一个点的坐标为[1, 2, 1]，就有一个轴，每个轴有三个元素，长度为3。如果像下面的数组，有两个轴，第一个轴的长度为2，第二个轴的长度为3。>>> [[1,0,0], [0,1...
2018-07-03 16:07:15
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）期末考试—第四部分全部
今天下午抽空把最后一部分的考试考完了，总体来说，没有前面的两章困难，很多都是基础问题，或者是书上的示例程序，进行了一些小的调整和修改，因为代码长度都不是很长，就把所有的程序放到一篇博客里。1.凯撒密码B示例程序在课程配套教材《Python语言程序设计基础》83页。稍作修改PassInit = input()for ind in PassInit: if (ord('a') <= o...
2018-07-02 16:07:14
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原创 面试总结（机器学习岗）
本人博士僧，由于今年3月文章才凑够，所以从春招开始找工作，主要方向机器学习。一共面试了3家（地平线人工智能研究院、中电28所、华为），暂时收到了前两家offer。总结下面试中遇到的问题地平线人工智能研究院：4轮面试4月中旬听了地平线公司的宣讲会，被吴博深深吸引，经过简历筛选进入了面试环节。不得不说，公司还是很人性化的。5月2号劳动节最后一天，收到了邮件，给了8个Topic（面试官要求不能透露，反正...
2018-06-29 16:38:47
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）-期末考试3.3-合法括号组合生成
原题是Leetcode 22题目：给定括号的个数n，编写程序生成所有格式正确的括号组合思路：给出两个变量a，b（下面代码中是m，n）分别控制左右括号的个数，a为输入值，b初始值为0程序有两个分支：1）若a>0，则可以加上左括号，然后a的值减1，b的值加12）若b>0，则可以加上右括号，然后a的值不变，b的值减1进行递归，递归种植条件是，当a和b的值都为0的时候，说明所有括号都已经输出了...
2018-06-29 16:00:44
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）-期末考试3.2-站队顺序输出
这道题的原题是Leetcode 406题题目：假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。 每个人由一个整数对(h,k)表示，其中h是这个人的身高，k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。 编写一个算法来重建这个队列。思路：输入是二维列表，（1）根据列表的第二维进行排序，（2）在根据列表的第一维倒序排列，（3）最后根据列表第二维的值将排序后的序列插入新的列表中。代码：from operator imp...
2018-06-29 15:38:38
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）-期末考试3.4-用户登录（三次机会）
题目：给用户三次输入用户名和密码的机会，然后按照要求进行输出思路：在主程序里实现名字的循环输入，然后在Login函数里去验证名字和密码的正确性。代码：def Login(n): if n == 'Kate': b = input() if b == '666666': return True else: r...
2018-06-29 11:10:13
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）-期末考试3.1-斐波那契数列计算B
题目：编写一个计算斐波那契数列的函数，采用递归方法，输出不超过n的所有斐波那契数列元素，和，平均值。用英文逗号和空格分割。思路：用递归实现斐波那契数列，然后求和、平均值。注意题目要求的输出格式。代码：def Feibo(n): if n == 0: F = 0 elif n == 1: F = 1 else: F = Feibo(n-1)...
2018-06-29 11:05:22
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原创 用Python玩转数据（张莉老师）-期末项目（7分/8分）-用Python实现电影推荐
程序功能：基于MoviesLens 100k数据集中的数据，给定一个新的被试已观看的电影评分，得到没有观看的电影评分，并对该被试进行电影推荐。运行效果：代码：# 2018-05-05# 根据给出的数据，对新来的数据进行电影的预测评级# Code by Han Sun, Southeast Univ. Nanjing# 载入必要的库import pandas as pdimport numpy as...
2018-06-29 10:55:21
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）-期末考试2.3-成绩转换输入
题目：将百分制转换成等级制，要按照题目中的格式进行输出思路：主要考点其实在try-except-else-finally语句，具体中间的判断和书中BMI的判断基本相同。代码：try: a = eval(input())except: print('输入数据有误！')else: if 0 <= a < 60: print('输入成绩属于E级别。') ...
2018-06-29 10:52:45
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原创 Python语言程序设计（嵩天老师）-期末考试2.2-数列阶乘相加
题目：输入一个数，然后从1的阶乘一直加到输入数列的阶乘，如果输入的数据格式有误，输出提示信息思路：（1）try-except判断输入的值是否为整数；（2）循环调用阶乘函数，进行相加代码：def Jiecheng(n): S1 = 1 for ind1 in range(n): S1 *= (ind1+1) return S1if __name__ == '__mai...
2018-06-29 10:47:01
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