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2019年3月24日
Deep Feature Flow for Video Recognition
摘要: 来自MSRA视觉计算组,发表在CVPR2017上。这篇文章提出了一个结合光流的快速视频目标检测和视频语义分割方法。 motivation 在视频流的每一帧上用CNN计算特征太慢了。 两个相邻帧有相似的feature map 结合光流将特征进行传播 在视频流的每一帧上用CNN计算特征太慢了。 两个相邻
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posted @ 2019-03-24 15:12 Gaaray
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2019年3月1日
在Windows上使用jupyter notebook远程访问服务器
摘要: 服务器环境:linux,anaconda2 1.生成配置文件,在terminal中输入 默认在/home/users/your.name/.jupyter/下生成一个叫jupyter_notebook_config.py的文件 2.生成密码 terminal输入ipython,启动ipython,按
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posted @ 2019-03-01 20:47 Gaaray
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2019年2月27日
【转】R-FCN解析
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79481135 论文题目:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 论文链接:论文链接
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posted @ 2019-02-27 12:11 Gaaray
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2019年2月20日
linux下的常用命令
摘要: 解压缩命令: 统计当前文件夹下的文件数量:
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posted @ 2019-02-20 10:01 Gaaray
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2019年2月16日
【转】FlowNet翻译
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/weixin_42164269/article/details/80613782 摘要 卷积神经网络(CNNs)最近在各种计算机视觉任务中非常成功,特别是那些与识别有关的任务。光流量估计并不在CNN能够成功完成的任务当中。本文提出了一种能够将光流估计
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posted @ 2019-02-16 17:13 Gaaray
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2019年2月15日
【转】双线性插值
摘要: 转自: 双线性插值(Bilinear Interpolation) 最近用到插值算法,使用三次样条插值时仿真速度太慢,于是采用算法简单的线性插值。本篇主要介绍一下双线性插值的实现方法。 1. 线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在
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posted @ 2019-02-15 20:58 Gaaray
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关于为什么一般两个全连接层在一起连用
摘要: 第一层1 x 1的conv的作用是将卷积层提取的特征进行线性组合 第二层1 x 1的conv的作用您说的是:“实现了对输入的数据进行高度的非线性变换的目的”。
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posted @ 2019-02-15 20:52 Gaaray
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学习mxnet笔记.2
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posted @ 2019-02-15 20:52 Gaaray
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2018年11月29日
学习MXnet笔记
摘要: 1.NDArray部分 1.合并多个NDArray,nd.concat(x,y,dim=0), eg: x=[[ 0. 1. 2.] [ 3. 4. 5.]] y=[[1. 2. 3.] [2. 3. 4.]] 得到: [[ 0. 1. 2.] [ 3. 4. 5.] [1. 2. 3.] [2.
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posted @ 2018-11-29 15:47 Gaaray
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2018年3月25日
os.path.* 各种函数的用法
摘要: os.path.abspath(path) #返回绝对路径 os.path.basename(path) #返回文件名 os.path.commonprefix(list) #返回list(多个路径)中,所有path共有的最长的路径。 os.path.dirname(path) #返回文件路径 os
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posted @ 2018-03-25 19:30 Gaaray
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