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2019年1月27日
SSH阅读笔记
摘要: 1、SSH单阶人脸段检测器,在不同层检测不同scale的人脸,而不是使用mtcnn中金字塔的方式,从而实现加速。 2、SSH的整体结构,3个module的stride分别为8,16,32,使用不同的感受野,从而实现多尺度;三个Module独立训练、检测, 最终结果NMS。 3、检测模块和上下文模块。
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posted @ 2019-01-27 17:22 牧马人夏峥
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2019年1月25日
numpy数组扩展函数repeat和tile用法
摘要: numpy.repeat(a, repeats, axis=None) tile函数功能:对整个数组进行复制拼接
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posted @ 2019-01-25 16:39 牧马人夏峥
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2019年1月23日
高效网络小结
摘要: 一、高效网络简介 图片来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/53175018,高效网络的高效,直接的衡量目标是速度。 二、高效网络一览 CNN设计一般都是通过堆block的形式,下面只讨论每个模型的block 1、Mobilenet 首次使用了分离卷积(dw+pw,加速的核心
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posted @ 2019-01-23 11:29 牧马人夏峥
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2019年1月15日
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks论文笔记
摘要: 一、高效的训练 1、Large-batch training 使用大的batch size可能会减小训练过程(收敛的慢?我之前训练的时候挺喜欢用较大的batch size),即在相同的迭代次数下, 相较于使用小的batch size,使用较大的batch size会导致在验证集上精度下降。文中介绍了
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posted @ 2019-01-15 17:33 牧马人夏峥
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2019年1月13日
RFB Net笔记
摘要: ECCV2018 论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767 代码链接:https://github.com/ruinmessi/R
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posted @ 2019-01-13 17:22 牧马人夏峥
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2019年1月12日
Deformable Convolutional Network
摘要: Deformable conv赋予了CNN位置变换的能力,与普通卷积的对比如下。可以看到,在每个特征点上,会产生一个偏移,变成 不规则的卷积(感觉本质上,就是让CNN自己去学习感受野)。 思想来源于STN(Spatial Transform Network),但它们有着巨大的差别: STN得到的是全
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posted @ 2019-01-12 16:56 牧马人夏峥
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2019年1月11日
numpy中的meshgrid
摘要: 经常遇到meshgrid,一段时间不用就忘记了,记录之 meshgrid用于生成网格点的坐标矩阵(参考https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/81532855) 例如: x = np.array([0, 1]) y = np.arr
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posted @ 2019-01-11 16:29 牧马人夏峥
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2019年1月10日
工厂模式
摘要: 由于需求的变化,需要创建对象的具体类型也需要变化,通过new来创建对象会导致紧耦合,通过工厂方法,可以避免这种紧耦合。 1、问题 多个类型的文件分割器,在new的时候依赖具体类型,该如何避免呢? 2、使用工厂模式 定义抽象类和工厂基类 为每个分割器,创建具体类和具体工厂 MainForm不再依赖于具
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posted @ 2019-01-10 17:27 牧马人夏峥
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Python中的 @staticmethod@classmethod方法
摘要: python类中有三种方法,常见的是实例方法,另外两种是staticmethod装饰的静态方法,和classmethod装饰的类方法。 1、对比 流畅的python里,用一个例子进行了对比: (1)两个方法都不依赖于实例,类可以直接调用; (2)classmethod中,第一个参数为相应的类;sta
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posted @ 2019-01-10 15:56 牧马人夏峥
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2019年1月9日
爬楼梯
摘要: 思路:为了爬到n层楼梯,有两个选择,在n-1阶前进1步 or 在 n-1阶前进2步,即f(n) = f(n-1) + f(n-2)
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posted @ 2019-01-09 16:58 牧马人夏峥
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