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2019年1月10日

摘要：转载链接：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502308 思想：框架建立在FPN上，只不过在提取特征层（down-top）的时候就加入了生成proposals的操作，然后在top-down的过程中使用SSD直接在proposals上阅读全文

posted @ 2019-01-10 16:50 outthinker 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)

Cascade R-CNN论文讲解（转载）

摘要：转载链接：https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80046867 论文思想：为了解决IOU设置带来的最终的AP值，作者引入了cascade结构的回归器，采用cascade R-CNN stages，用一个stage的输出去训练下一个sta 阅读全文

posted @ 2019-01-10 16:26 outthinker 阅读(772) 评论(0) 推荐(0)

R-FCN论文讲解（转载链接）

摘要：总结一下一下R-FCN的思想：由于分类网络具有位置的“不敏感性”和检测网络具有“位置的敏感性”这两者之间的矛盾，而ResNet论文中为了解决这个问题，做出了一点让步，即将RoI Pooling层不再放置在ResNet-101网络的最后一层卷积层之后而是放置在了“卷积层之间”，这样RoI Pooli 阅读全文

posted @ 2019-01-10 16:12 outthinker 阅读(416) 评论(0) 推荐(0)

2019年1月4日

目标检测的发展历程

摘要：参见：https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection 阅读全文

posted @ 2019-01-04 08:59 outthinker 阅读(1765) 评论(0) 推荐(0)

2019年1月1日

K-means算法

摘要： K-means是一种无监督式的聚类算法，KNN是一种有监督式的分类算法；两者总结如下：聚类算法是一种无监督学习算法。k均值算法是其中应用最为广泛的一种，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成K个组，其方法为： K-means优点：算阅读全文

posted @ 2019-01-01 20:55 outthinker 阅读(301) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月27日

BP原理证明

该文被密码保护。阅读全文

posted @ 2018-12-27 09:54 outthinker 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月14日

pytorch0.4.1安装

摘要： pytorch官网：https://pytorch.org/ 这里安装pytorch0.4.1版本（最新版本为1.3.0系列，但是在跑github上的一些项目时会不断地报“ UseWarinig:Legacy autograd function with non-static forward met 阅读全文

posted @ 2018-12-14 11:03 outthinker 阅读(3281) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月11日

反卷积（deconvolution）

摘要： deconvolution讲解论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.07009 关于conv和deconvoluton的另一个讲解链接：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_ar 阅读全文

posted @ 2018-12-11 09:48 outthinker 阅读(5640) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月10日

faster-rcnn自己的理解总结(包括它的前世今身R-CNN和fast R-CNN)

摘要： 1、grandfather: R-CNN网络结构如下：工作流程： Input(an image) Proposals(~2K个，在使用CNN提取特征之前还要先resize) feature maps 每类得分，再经过NMS筛选，再使用手工设计的回归器进行box regression；缺点：（阅读全文

posted @ 2018-12-10 10:38 outthinker 阅读(2614) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月7日

openGL之坐标变换

摘要：阅读全文

posted @ 2018-12-07 11:20 outthinker 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

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