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摘要:池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作,Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维,池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling),在构建卷积神经网络时,往往会用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出的特征维度,有效减少网络参数的同时还可 阅读全文
posted @ 2020-03-10 16:20 pprp 阅读(19733) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1. 四种情况 Precision精确率, Recall召回率,是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下: T和F代表True和False,是形容词,代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative,是预测结果。 | | 预测结果为阳性 Positive | 预测结果为假阳性 Neg 阅读全文
posted @ 2019-07-25 08:02 pprp 阅读(51735) 评论(7) 推荐(1)
摘要:darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本 "darknet" [TOC] 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低 提升7%通过将卷积层和BN层合并为一 阅读全文
posted @ 2019-01-01 12:03 pprp 阅读(25729) 评论(1) 推荐(1)
摘要:Darknet浅层可视化教程 [TOC] 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理。 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试。 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: 处理步骤 入口: darknet.c的ma 阅读全文
posted @ 2018-12-19 21:49 pprp 阅读(4357) 评论(18) 推荐(0)
摘要:Qt5.2+Opencv2.4.9的安装与配置 安装环境 Win10系统 Qt5.2.0 Opencv2.4.9 1. 安装Qt5.2.0 安装在D:\Qt\5.2.0文件夹(记为A文件夹) Qt下载地址: http://download.qt project.org/official_releas 阅读全文
posted @ 2018-11-24 10:30 pprp 阅读(1184) 评论(0) 推荐(0)
摘要:cuda编程并行归约 [TOC] AtomicAdd调用出错 在cuda中调用atomicAdd函数,但总显示未定义标识符,在网上送了一下,于是做了如下修改, 右键解决方案属性 》配置属性 》CUDA C/C++ 》Device 》Code Generation,加入compute_20,sm_20 阅读全文
posted @ 2018-11-14 20:21 pprp 阅读(1893) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Pytorch 安装 Pytorch安装真的太让人省心了,在anaconda的环境下进行安装,只需要一个命令 具体命令请查看官网 "pytorch" 找到适合你的版本进行安装 本机环境: anaconda3 Ubuntu16.04 Cuda8.0 使用的命令为: 阅读全文
posted @ 2018-08-15 09:49 pprp 阅读(4549) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Docker 安装 Docker 中的三个概念:镜像,容器,仓库 1. 镜像(image):Docker 镜像就是一个只读的模板,镜像可以用来创建 Docker 容器。Docker 提供了一个很简单的机制来创建镜像或者更新现有的镜像,用户甚至可以直接从其他人那里下载一个已经做好的镜像来直接使用。 镜 阅读全文
posted @ 2018-08-14 10:51 pprp 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)
摘要:转载: "https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042" CUDA、tensorflow与cuDNN的版本匹配问题 一、问题现象 CUDA、tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后 阅读全文
posted @ 2018-08-13 20:43 pprp 阅读(10183) 评论(0) 推荐(1)
摘要:转载自: "https://blog.csdn.net/mahonesun/article/details/80808930" 一、设置网络 机器有两张网卡,将当前正在使用的“有线连接1”配置为以下的设置 IP使用 192.168.2.251 掩码:255.255.248.0 网关:192.168. 阅读全文
posted @ 2018-08-13 20:41 pprp 阅读(379) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Anaconda中常用的用法 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。 packages 管理: 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy 阅读全文
posted @ 2018-08-12 15:18 pprp 阅读(1622) 评论(0) 推荐(0)
摘要:解决anaconda中已经安装了opencv3,但无法import的问题 你可能遇见的问题: 1. ImportError: No module named cv2 2. ImportError: libz a147dcb0.so.1.2.3: cannot open shared object f 阅读全文
posted @ 2018-08-11 15:11 pprp 阅读(6119) 评论(0) 推荐(0)
摘要:转载 "https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/79045595" Ubuntu16.04 自带python2.7和python3.5两个版本,默认为python2.7,我使用的是3.5,所以首先将默认的python版本改为3.5. 在终端 阅读全文
posted @ 2018-08-11 10:58 pprp 阅读(5619) 评论(0) 推荐(0)
摘要:reference: "csdn" 必要依赖包安装 安装pip和easy install 安装caffe及python依赖 编译caffe 在打开的Makefile.config文件中做如下修改; 1).将USE_CUDNN := 1取消注释; 2).INCLUDE_DIRS := $(PYTHON 阅读全文
posted @ 2018-08-05 18:39 pprp 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)
摘要:论文 查询接受率的网站:https://www.openresearch.org/wiki/Main_Page LaTeX 图片转代码!! 点这里mathF https://web.baimiaoapp.com/image-to-latex 目标检测标注原则 https://www.cnblogs. 阅读全文
posted @ 2018-04-19 10:16 pprp 阅读(1532) 评论(0) 推荐(0)
摘要:大数相乘 今天运气很好找到一个讲的很好的博客,谢谢你啦@ "静之吾心" 易错点 数组的大小 数组的清零 前导0清除方法 大数相乘的规律 ans[i+j] = a[i] a[j]; 然后在进行进位处理,不停的累加到ans[i+j]上 然后也不用过多担心三位数以上,其实都是可以进位的不必要一下就处理完 阅读全文
posted @ 2018-03-28 20:14 pprp 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)
摘要:简单并查集 Description Severe acute respiratory syndrome (SARS), an atypical pneumonia of unknown aetiology, was recognized as a global threat in mid March 阅读全文
posted @ 2018-03-28 10:21 pprp 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)
摘要:quicksort 快速排序 有几个细节比较重要 之前的学习都太过于肤浅,没有深刻理解程序内涵,所以今后写的代码一定要高质量,博客内容也不能太不好,要认真的去对待,全心投入,毕竟有一件可以全身心投入的事情是多么不容易。 快速排序需要记住的几个点 取等条件 在递归的过程中要严格控制取等条件,因为稍不注 阅读全文
posted @ 2018-03-27 21:00 pprp 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)
摘要:L1 3 宇宙无敌加法器 令人激动的一道题目 题目 地球人习惯使用十进制数,并且默认一个数字的每一位都是十进制的。而在PAT星人开挂的世界里,每个数字的每一位都是不同进制的,这种神奇的数字称为“PAT数”。每个PAT星人都必须熟记各位数字的进制表,例如“……0527”就表示最低位是7进制数、第2位是 阅读全文
posted @ 2018-03-25 19:59 pprp 阅读(672) 评论(0) 推荐(0)
摘要:用命令链接github 初始化 需要用ssh公钥链接到github,注意不能从vim中直接复制 介绍一个命令 : xsel 阅读全文
posted @ 2018-03-24 20:32 pprp 阅读(1205) 评论(0) 推荐(0)