摘要：
No.1 you must use root user ` sudo s ` No.2 store your source.list ` cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak ` No.3 replace your source lis 阅读全文
摘要：
首先在终端中输入指令： 在终端中依次输入以下指令： 最后，再次输入 查看是否成功 阅读全文
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1、全局静态变量 全局变量前加上关键字static，全局变量就定义成一个全局静态变量.，全局静态变量存储在静态存储区，在整个程序运行期间一直存在。全局静态变量在 程序运行之前 就存在。 初始化：未经初始化的全局静态变量会被自动初始化为0（自动对象的值是任意的，除非他被显式初始化）。 作用域：全局静态 阅读全文
摘要：
先看效果 仅仅用了 50张 训练照片，训练了 1000步 之后进行测试，发现效果好得令人称奇。 之前用YOLO训练很难收敛。（虽然two stage方法精度更高，这种比较虽然有些不合理） Mask RCNN沿用了Faster RCNN的思想，特征提取采用ResNet FPN的架构，另外多加了一个Ma 阅读全文
摘要：
目标跟踪任务的难度和复杂度要比分类和目标检测高不少，具有更大的挑战性。 目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking by Detection(检测加跟踪，使效果更稳定)策略，即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略，上面的视频是DeepSORT对人群进行跟踪的结果， 阅读全文
摘要：
摘要 近年来，深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用，并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理。 经典的目标跟踪方法 目前跟踪算法可以被分为产生式(generative model)和判别式(discriminative model)两大类别。 产生式方法运用 阅读全文
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这是一个比较有意思的demo，用到了播送融合，具体效果见下图： 文件结构如图所示 主程序代码 其他包含的库文件放到我的链接：https://i beta.cnblogs.com/files 阅读全文
摘要：
.ckpt文件是旧版本的输出 ，相当于现在的.ckpt data checkpoint文件仅用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件。 .ckpt meta 包含元图，即计算图的结构，没有变量的值（基本上可以在tensorboard / graph中看到）。 .ckpt index是内部需要的某种 阅读全文
摘要：
创新点（小卷积核、小池化核、层数更深、全连接变卷积） 对AlexNet改进，在第一个卷积层中使用了更小的卷积核和卷积stride 多尺度(训练和测试时，采用图片的不同尺度（当然是按各向同性缩放的最小边划定标准）) 层数深 测试阶段，将三个全连接变为三个卷积层，以适应任何大小的图片输入（最后那里是sc 阅读全文
摘要：
创新点 成功的使用relu函数替代了sigmoid函数，解决了使用sigmoid的梯度消散问题 成功的在全连接层使用dropout 成功的使用重叠最大池化 提出了LRN 利用GPU进行运算 数据增强256×256裁224×224并flip，RGB的PCA处理 relu函数的优点 增加非线性 增加网络 阅读全文