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2019年8月30日
【目标检测-模型对比1】R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN、Faster R-CNN的对比
1、 每个模型的发展及思考 R-CNN: (1)将location的问题作为一个回归问题在实践中效果不佳; (2)使用滑动窗口检测,此前的CNNs大多用于受限的目标类别(faces、pedestrians etc),为了保留high spatial resolution,仅使用两层conv和pool
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posted @ 2019-08-30 20:03 JenkinFan
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2019年8月29日
【目标检测-框架测试】mmdetection的安装与使用
1、安装anaconda 2、更新gcc到4.9以上 gcc -std=c++11 test.cpp 测试代码test.cpp 3、安装mmdetection 1)创建conda虚拟环境并激活,然后安装cpython 2)查看本机是否支持GPU 安装pytorch(>=1.0) # 可以直接通过py
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posted @ 2019-08-29 16:06 JenkinFan
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2019年7月26日
【机器学习-笔记1】吴恩达网课笔记1——机器学习策略
改善系统模型有很多方法,但怎样才能确保不浪费时间在对系统性能作用不大或无作用的方法上?怎样找到正确的改良方法? 收集更多数据、创建更多样化的训练集(不同姿势、不同方向、更多反例..)、优化算法、更深或更小的网络、使用dropout/L2正则化、修改网络架构(激活函数、隐藏单元数量...)... 但如
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posted @ 2019-07-26 07:40 JenkinFan
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2019年7月24日
【算法】P1004 方格取数
题目大意: 设有N×N的方格图(N≤9),我们将其中的某些方格中填入正整数,而其他的方格中则放入数字0。如下图所示(见样例): A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 6 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 21 0 0 0 4 0 0 0
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posted @ 2019-07-24 11:24 JenkinFan
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【算法】UVa 11624, Fire! 解题心得
题目大意: 在迷宫中,有一个位置是起始位置,可能有一个或多个位置是着火点,火势与人一样每次前进一格(上下左右)。输入: 迷宫输出: 走出迷宫的最少步数,不能则输出“IMPOSSIBLE”。 思路: 从题目中很容易分辨出这是一个搜索问题,可以使用dfs、bfs。而使用dfs必然需要得出所有抵达出口的火
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posted @ 2019-07-24 10:51 JenkinFan
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