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2019年1月21日
论文阅读笔记四十一:Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recongnition(VGG ICLR2015)
摘要: 论文原址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 代码原址:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 摘要 本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响,本文使用较小的卷积核(3x3), 应用至较深的网络中并进行
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posted @ 2019-01-21 20:00 fourmii
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2019年1月18日
某线 生成式模型预测算法实习生面试总结
摘要: I 两道编程题:(1)有一段楼梯台阶有50级台阶,一个人一步最多只能跨3级,登上这段楼梯有多少种不同的走法? (2)输入一串字符串,输出其中最长的对称字串长度。 II 类别不均衡问题: 解决方法:1.增加数据:增加小样本的数量,也可以丢弃一部分大样本的数据(对大数据进行欠采样)来解决。 2.尝试其他
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posted @ 2019-01-18 20:54 fourmii
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2019年1月12日
宿主电脑拷贝文件只虚拟机的文件缓存目录
摘要: 此路径下的文件会占空间,需要定时清理。~/.cache/vmware/drag_and_drop
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posted @ 2019-01-12 08:51 fourmii
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2018年12月29日
论文阅读笔记四十:Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results(CVPR2018)
摘要: 论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性。但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响。为
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posted @ 2018-12-29 17:51 fourmii
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2018年12月26日
论文阅读笔记三十九:Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution(RRC CVPR2017)
摘要: 论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强。尽管简化了训
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posted @ 2018-12-26 17:07 fourmii
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2018年12月25日
论文阅读笔记三十八:Deformable Convolutional Networks(ECCV2017)
摘要: 论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题。本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模
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posted @ 2018-12-25 16:24 fourmii
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2018年12月24日
labelme连续将文件夹中的json文件进行可视化的指令
摘要: for /r C:\Users\Fourmi\Desktop\ZP0 %i in (*.json) do labelme_json_to_dataset %i
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posted @ 2018-12-24 22:10 fourmii
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2018年12月23日
论文阅读笔记三十七:Grid R-CNN(CVPR2018)
摘要: 论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测。传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性。【 Ins
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posted @ 2018-12-23 16:31 fourmii
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2018年12月22日
论文阅读笔记三十六:Mask R-CNN(CVPR2017)
摘要: 论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作。基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在
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posted @ 2018-12-22 16:20 fourmii
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2018年12月21日
论文阅读笔记三十五:R-FCN:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks(CVPR2016)
摘要: 论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器
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posted @ 2018-12-21 10:33 fourmii
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