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2016年12月28日
Maximal Rectangle
摘要: 很不好想的一道题,参考:http://blog.csdn.net/doc_sgl/article/details/11832965 分为两步:把原矩阵转为直方图,再用largest rectangle求解:http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5537334.ht
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posted @ 2016-12-28 20:18 牧马人夏峥
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2016年12月23日
最长公共子序列和最长公共子串
摘要: 最长公共子序列不要求连续,最长公共子串要求连续。 参考:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/11/11/2764625.html http://www.cnblogs.com/en-heng/p/3963803.html 在最长公共子序
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posted @ 2016-12-23 11:25 牧马人夏峥
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2016年12月12日
全排列
摘要: [1,2,3,4]的全排列,可以看作1和[2,3,4]全排列,[1,2]和[3,4]全排列。。。。因此可以用递归解决。 在每次扩展中,将未出现的元素不断加入,且在这个过程中,不需要保存路径
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posted @ 2016-12-12 19:46 牧马人夏峥
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返回集合的所有子集
摘要: leetcode上的一道题,求[1,2,3]的所有子集,相当于求1和[2,3]所有子集的集合,因此先求[2,3]的子集,进而先 求[3]的子集,因此可以用递归来做。在这个过程中,需要保存路径。
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posted @ 2016-12-12 17:33 牧马人夏峥
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r-cnn学习(九):学习总结
摘要: 首先看下代码文件夹的说明(这部分转自:http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694) tools 在tools文件夹中,是我们直接调用的最外层的封装文件。其中主要包含的文件为: _init_paths.py :用来初始化路径的,也
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posted @ 2016-12-12 09:58 牧马人夏峥
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2016年12月11日
r-cnn学习(八):minibatch
摘要: 这段代码包括由输入图片随机生成相应的RoIs,并生成相应的blobs,由roidb得到相应的 minibatch。其代码如下。
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posted @ 2016-12-11 16:18 牧马人夏峥
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2016年12月8日
深度学习工具
摘要: python图像标记工具labelTool: http://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/52523061 可视化工具,支持prototxt可视化:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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posted @ 2016-12-08 09:22 牧马人夏峥
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2016年12月7日
rcnn学习(六):imdb.py学习
摘要: 定义了类imdb及相关操作,包括由box生成相应的roidb、翻转roidb、对相应roidb的recall评估、合并两个roidb。
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posted @ 2016-12-07 16:45 牧马人夏峥
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r-cnn学习(六):RPN及AnchorTargetLayer学习
摘要: RPN网络是faster与fast的主要区别,输入特征图,输出region proposals以及相应的分数。 算偏移量时涉及到的公式: 这段代码主要生成anchors,算出anchors的偏移量,并根据与gt的overlaps,进行NMS及排序,赋予其相应的标签。 其中generate_ancho
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posted @ 2016-12-07 15:53 牧马人夏峥
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2016年12月6日
r-cnn学习(五):SmoothL1LossLayer论文与代码的结合理解
摘要: A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时,只对两种anchor给予正标签:和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box,其IoU都小于0.3,则标记为负。损失函数定义如下: 其中i为一个mini-
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posted @ 2016-12-06 11:41 牧马人夏峥
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