影醉阏轩窗

衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。
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2020年1月16日

《文章翻译》PCA&SVD

摘要:[TOC] Principle Component Analysis && Singular Value Decomposition 翻译自: "forward data science" 强烈推荐,理解PCA和SVD很有帮助 一. Intuition of PCA 1.1 去掉多余的特征 假设我们 阅读全文

posted @ 2020-01-16 14:55 影醉阏轩窗 阅读 (14) 评论 (0) 编辑

2019年12月21日

工作小结四

摘要:[TOC] 1. 关于VSCode一直出现“Extension loading。。。” 问题描述: 最近使用VSCode调试python的时候,突然python无法加载 解决方案: 直接方法:直接关闭所有extension,然后重启VScode,再打开extension中的python模块即可 间接 阅读全文

posted @ 2019-12-21 21:24 影醉阏轩窗 阅读 (44) 评论 (0) 编辑

2019年11月17日

工作小结三

摘要:torch.max()输入两个tensor RuntimeError : The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (3) at non singleton dimension 1 最近看源代码时候没看懂骚操作: 那里说求交集应 阅读全文

posted @ 2019-11-17 20:53 影醉阏轩窗 阅读 (469) 评论 (0) 编辑

2019年11月9日

从零开始实现SSD目标检测(pytorch)(一)

摘要:[TOC] 从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 特别说明: 1. 本系列文章是 "Pytorch目标检测手册" 的翻译+总结 2. 知其然知其所以然,光看 "论文" 不够,得亲自实现 第一章 相关概念概述 1.1 检测框表示 边界宽(bounding box)是包围一个物体(objecti 阅读全文

posted @ 2019-11-09 18:19 影醉阏轩窗 阅读 (632) 评论 (0) 编辑

2019年10月23日

工作小结二

摘要:[TOC] 工作小结二 1.1 VS下的在线调试 最近在使用 VS2015 进行在线调试的时候出现诡异一幕(好像之前遇到过一次): 变量赋值之后,在线调试还是无法改变!! 变量赋值之后,在线调试还是无法改变!! 解决方案有两种: [x] 换平台 尽量不要在Release模式下打断点进行调试(观测的值 阅读全文

posted @ 2019-10-23 21:37 影醉阏轩窗 阅读 (43) 评论 (0) 编辑

2019年10月14日

《论文翻译》 GIOU

摘要:[TOC] 广义交并比 GIOU(回归检测的一种指标和Loss) 注释 本系列《论文翻译》仅代表个人观点 目的提高英文阅读能力 错误之处较多,欢迎读者修正,在此感谢 1. 摘要   目标检测的评价指标最常使用的是交并比进行度量。然而在优化(经常使用距离参数对边界框进行回归)和最大 阅读全文

posted @ 2019-10-14 09:04 影醉阏轩窗 阅读 (123) 评论 (0) 编辑

2019年10月10日

《论文翻译》Xception

摘要:[TOC] 深度可分离网络 Xception 注释 本系列《论文翻译》仅代表个人观点 目的提高英文阅读能力 错误之处较多,欢迎读者修正,在此感谢 1. 摘要   我们提出了一种关于inception的解释,其介于正常卷积网络和深度可分离卷积之间(先进行分离卷积然后进行点卷积)。就 阅读全文

posted @ 2019-10-10 22:15 影醉阏轩窗 阅读 (52) 评论 (0) 编辑

2019年10月9日

工作小结一

摘要:[TOC] 工作小结一 1.1 如何进行C矩阵运算 很多时候我们使用 、`python c++`等进行矩阵操作,但是当进行实际操作的时候,我们得把这些语言使用 C 去实现。 实现起来有两种方式: [x] 一级指针 定义方式如下: 新建和释放方式如下: 遍历方式如下: 遍历方式如下: [ ] 使用内存 阅读全文

posted @ 2019-10-09 22:31 影醉阏轩窗 阅读 (29) 评论 (0) 编辑

2019年8月17日

Kalman实际应用总结

摘要:[toc] 理论部分不详细说明,网上大部分都给出很好的解释 网上大部分都是理论和简单的例子,很少看到实战的信息 本博文是笔者实际使用的总结,如有错误,请不吝指教 Kalman理论介绍 一. 简单理论介绍理论 "x] [B站大神的讲解,视频很简单" "x] [详细理论英文版" "x] [详细理论中文版 阅读全文

posted @ 2019-08-17 21:58 影醉阏轩窗 阅读 (75) 评论 (0) 编辑

NCNN使用总结

摘要:[TOC] NCNN简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 阅读全文

posted @ 2019-08-17 21:56 影醉阏轩窗 阅读 (497) 评论 (0) 编辑

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