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RSS订阅原创 备用
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural NetworksLearning Data Augmentation Strategies for Object Detection比较有效的数据增强方法Rotate rotates the whole image and the bounding boxesEqualize ...
2019-07-02 17:26:09
549
原创 code
#include<iostream>#include<vetor>using namespace std;int main(){ vetor<int> a = {1, 1, 3, 4, 2, 8, 9}; int s = 7; int i = 0, j = 0; int res = 0, m = 0; while(i...
2019-06-28 16:06:40
151
原创 模型压缩与加速备用链接
腾讯 AI Lab提出自动化模型压缩框架PocketFlow：将深度学习装进口袋让机器“删繁就简”：深度神经网络加速与压缩小综述AutoML自动模型压缩再升级，MIT韩松团队利用强化学习全面超越手工调参细粒度稀疏也能取得高加速比：神经网络模型压缩与加速的新思路模型压缩：识别感知的深度神经网络信道裁剪用异构卷积训练深度CNN：提升效率而不损准确度解读百度AutoDL：打破SOTA纪录的...
2019-06-25 14:28:49
289
原创 深度学习基本名词理解
交叉熵信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵softmaxlogits深度学习源码中经常出现的logits其实和统计中定义的logit=log(p/1-p)(事件发生概率与不发生概率比值的对数)没什么太大关系，就是定义的神经网络的一层输出结果。该输出一般会再接一个softmax layer输出normalize 后的概率，用于多分类...
2019-06-24 15:51:45
179
原创 模型压缩名词理解
模型设计压缩全连接网络到卷积神经网络全局池化和 1x1 卷积NIN 相对于 AlexNetvgg、googleNet、SqueezeNet 卷积拆分vgg 相对于 AlexNet 2 个 3x3 替代一个 5x5googleNet 非对称卷积 3x3 分解成 1x3 和 3x1SqueezeNet squeeze 模块 1x1 卷积 + expand 模块 1x1 卷积和 ...
2019-06-18 15:54:37
228
原创 pytorch-retinanet
参考代码# 编译 nms cd pytorch-retinanet/libbash build.sh出现如下问题，是因为，参考的代码中 pytorch==0.4, 我使用 pytorch=1.0ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead 解决方法：replace nms...
2019-06-15 15:25:44
1237
原创 pytorch 问题备用
model object has no attribute ‘module’maybe you just delete .module if you just you use one gpu.
2019-06-11 09:43:02
91
原创 视觉方向论文链接备用
目标检测论文列表Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature ImitationWider Face 人脸检测图像分类图像分割
2019-06-04 15:23:38
175
原创 学习率
https://zhuanlan.zhihu.com/p/41379279SGDR带重启的随机梯度下降 stochastic gradient descent with restartshttps://gist.github.com/jeremyjordan/5a222e04bb78c242f5763ad40626c452找寻最优学习速率https://gist.github.co...
2019-05-30 14:37:12
211
原创 模型压缩备用
categorized into four schemes:parameter pruning and sharinglow-rank factorizationtransferred/compact convolutional filtersknowledge distillationAchieving compacting and accelerating CNNs model ...
2019-05-24 09:50:22
197
原创 keras 学习率-优化器
调整学习率 https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/79711114优化器 https://blog.csdn.net/wuyuefei3/article/details/88679606traintrain_val2019/Plants/400/d1322d13ccd856eb4236c8b888546c79.jpg1 ...
2019-05-19 17:44:21
726
原创 tensorflow 安装
cuda 10 安装 tensorflow-gpuhttps://blog.csdn.net/qq_31119155/article/details/84786032使用 conda install tensorflow-gpu，不要使用 pip installconda 环境中重新安装了 cudatoolkit 和 cudnn 所以能成功运行...
2019-05-18 10:03:31
125
原创 编译 Faster RCNN RoI Pooling
ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions insteadhttps://blog.csdn.net/ShuqiaoS/article/details/88420326extra_objects=extra_objectsFile “/home/zzd/anaconda3/envs/py35/l...
2019-05-08 10:05:44
1275
9
原创 有三 AI 学习
模型解读从LeNet到VGG，看卷积+池化串联的网络结构https://zhuanlan.zhihu.com/p/40791280NIN中的1*1卷积，你懂了吗https://zhuanlan.zhihu.com/p/41590396Inception结构，你看懂了吗https://zhuanlan.zhihu.com/p/41691301说说移动端基准模型MobileNetsh...
2019-05-07 21:51:22
390
原创 jupyter notebook 常用操作备用
添加 kernel https://blog.csdn.net/TTdreamloong/article/details/82886773
2019-05-07 17:51:28
157
原创 目标检测-动手实践备用
yolo OpenCV pythonhttps://www.pyimagesearch.com/2018/11/12/yolo-object-detection-with-opencv/ssd OpenCV pythonhttps://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-and-openc...
2019-05-07 09:30:53
341
原创 LeetCode 备用
滑动窗口问题m 3 无重复字符的最长子串 https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/动态规划问题m 5 最长回文子串 https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring/...
2019-05-05 11:06:06
175
原创 windows 下安装 python 第三方包出现各种编译错误时的解决方法
通过 wheel 来安装首先保证自己安装了 wheel，一般都有，通过 pip list 确认一下到下面的链接处找到对应 python 版本和 windows 版本的第三方包https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/我是在一个虚拟环境中安装的指定包，所以此处激活虚拟环境 activate py27找到刚才下载第三方的目录，...
2019-04-11 16:59:40
999
原创 numpy 常用操作备用
numpy 的 array 的拷贝numpy 的 array 只有通过显示地调用 .copy()，方法才会复制，即使当做函数的参数传递https://blog.csdn.net/xidianliutingting/article/details/51682867a = np.zeros((1,2))print('before a = ', a)def change(npa): ...
2019-04-06 16:36:32
244
原创 pytorch 常用函数备用
detach()将变量从图中分离https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/76714349contiguous()有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把tensor变成在内存中连续分布的形式https:...
2019-04-02 17:08:35
143
原创 目标检测中的Anchor
优点这种算法对于不同横纵比的object的检测都有效，这是因为算法对于每个feature map cell都使用多种横纵比的default boxes，这也是本文算法的核心。另外本文的default box做法是很类似Faster RCNN中的anchor的做法的。最后本文也强调了增加数据集的作用，包括随机裁剪，旋转，对比度调整等等。不足文中作者提到该算法对于小的object的detecti...
2019-03-27 20:36:36
1592
翻译 感受野计算
感受野The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is looking at (i.e. be affected by)感受野被定义为，CNN的某个特征查看输入空间中的区域（即受影响的区域）感受野计算(1) nout=⌊nin+2p−k2...
2019-03-25 17:38:37
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1
原创 目标检测中的一些名词
anchor box第一次出现在 faster R-CNN的论文里，用来解决多尺度问题，以往解决多尺度问题的方法有两种，一是图像金字塔，二是卷积核金字塔，（特征金字塔 FPN feature pyramid network），这两种方式都会引入大量的计算。anchors 机制，引入不同尺寸、不同高宽比的 anchors， 较好地解决了多尺度问题候选框到 feature map 的转换非极...
2019-03-21 22:01:34
1019
1
原创 Learning to Navigate for Fine-grained Classification
创新点整个方法建立在有区分性的局部对更好地特征化目标是有用的，融合有区分性局部信息和整幅图像的信息会得到更好的分类结果，这个假设合情合理。传统的定位有区分性局部的方法，缺少一种能保证模型集中在正确区域的机制直观上，有较高概率是真实类别的局部区域，应该包含更多的对象特征语义，用一个loss函数来保证，分类概率和选择的局部区域有着相同的顺序，来实现上述的保证机制将 FPN引入到细粒度分类问题...
2019-03-18 20:59:46
666
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原创 vim常用操作备用
复制：单行复制：命名模式下，将光标移动到要复制的行处，按 yy 进行复制多行复制：命令模式下，将光标移动到要复制的首行处，按 nyy 复制n行，n为1、2…粘贴：命令模式下，将光标移动到要粘贴的行处， 按 p 进行粘贴删除也是剪切删除当前行：命令模式下dd， cc删除当前行后进入插入模式删除光标之后剩余的部分：d$删除光标之后剩余的单词：dw删除当前光标下的字符：...
2019-03-12 17:13:30
167
原创 python常用操作备用
对列表中的每个元素执行相同的操作 li = [1, 2, 3] li2 = [] for i in li: li2.append(i+1) print('li2= ', li2) def f(x): return x+2 li3 = list(map(f, li)) print('li3= ',li3) ...
2019-03-12 17:07:11
90
翻译 场景文字识别综述
场景文字检测和识别的关键技术网络架构全卷积网络 FCNFully convolutional network FCN 全卷积网络，没有全连接层的网络FCN可以生成用于有效语义分割的特征层次结构由于多尺寸学习和预测的优点，符合场景文字的本质，许多文字识别方法把FCN作为它们的骨干（backbone）网络。一般来说，首先，使用 FCN 得到像素级文本/非文本 salient map（突...
2019-03-10 21:16:45
3729
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转载 Yolo
yolo 思想什么是目标检测找出图片中物体的bounding box(边界框)，并判定框内物体的类别。边界框可以用左上角坐标（x，y）和矩形的宽高（w，h）来表示。目标检测如何做？一个很自然的想法是，把图片喂给深度模型，让网络吐出 bounding box的 xywh四个值以及边框中物体的类别就好了。这么做貌似可行，但如果，图片中不止一个物体，我们想把它们都框出来，但是我们不知道图片中...
2019-03-10 15:05:20
278
原创 机器学习实战之决策树
决策树构造决策树时，要解决的问题是，当前数据集上哪个特征在划分数据集分类时起决定性作用。为找到决定性特征，要评估每个特征。完成评估后，原始数据集被划分为几个数据子集，这些子集分布在第一个决策点的所有分支。若某分支下的数据属于同一类型，则该分支下的数据完成分类，若数据子集内的数据不属于同一类，则重复上述划分子集的过程（递归）优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以...
2018-04-01 18:57:10
141
原创 机器学习之K近邻算法
K-Nearest Neighbors（KNN）将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签（最近邻的样本）优点：精确度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。保存每个数据，计算每个数据，无法给出平均实例样本和典型事例样本有什么特征适用数据范围：数值型和标称型K-近邻算法的一般流程1、收集数据。2...
2018-03-31 14:59:03
212
原创 机器学习实战之机器学习基础
什么是机器学习：把无序的数据转换为有用的信息利用计算机来揭示数据背后的真实含义监督学习一般使用两种类型的目标变量（结果的两种表达形式）：标称型和数值型。标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假、动物分类的集合{爬行类，鱼类，哺乳类，两栖类}，标称型主要用于分类；数值型变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.1、1.0000、10、1000等。数值型主要用于回归分析...
2018-03-30 21:59:12
200
转载 java日志参考
常用链接 http://www.cnblogs.com/ywlaker/p/6124067.htmlhttps://www.cnblogs.com/labimeilexin/p/6644808.html
2017-12-28 14:57:52
193
原创 mysql5.7.20解压版安装
在mysql的解压目录下新建一个 .ini文件 my.ini文件[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 # 设置mysql的安装目录 basedir=D:\develop\mysql-5.7.20-winx64# 设置mysql数据库的数据的存放目录 #
2017-11-25 09:56:12
1881
原创 ssm框架踩过的坑
HTTP Status 500 - Request processing failed; nested exception is org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: Error instantiating cla
2017-11-24 22:59:45
673
原创 常见设计模式-单例模式
1.懒汉式，实现简单但线程不安全public class Singleton{ private static Singleton singleton; private Singleton(){} public static Singleton getSingleton(){ if(singleton==null){ singleton =
2017-11-17 19:26:28
143
原创 JDK1.8环境变量配置
此处，jdk安装在 D:\Java 文件夹下，根据个人情况更改新建系统变量：JAVA_HOME 、CLASSPATH变量名：JAVA_HOME变量值：D:\Java\jdk1.8变量名：CLASSPATH变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar编辑Path，在原有的内容后添加如下变量值变量值：;%JAVA_HOME%\bin;%J
2017-11-13 21:40:25
274
转载 [Ubuntu]终端terminal多标签和多标签切换快捷键
Ubuntu下的终端产生多标签和多标签切换快捷键ctrl+alt+t是打开一个terminal打开terminal之后使用ctrl+shift+t是在terminal中打开多个标签在多个标签中切换的方法：方法1alt+1 alt+2 alt+3…….方法二ctrl + pageUpctrl + pageDown.关闭一个terminal快捷键 ctrl+ d
2017-10-08 09:43:06
5373
1
空空如也
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