02 2020 档案

C++中c_str()的用法以及.data()
摘要：这两个函数经常用到，总是记不住，记下来，方便翻阅 c_str()和data():生成一个const char*指针，指向一个临时数组。 c_str()函数返回一个指向正规C字符串的指针，内容与string串相同。 C++中c_str()主要用法就是为了与C语言兼容，在C语言中没有string类型，故 阅读全文
posted @ 2020-02-27 17:21 我们都是大好青年 阅读(3453) 评论(0) 推荐(0)
YOLOV1原理、优点及不足
摘要：物体检测的两个步骤可以概括为： （1）检测目标位置（生成矩形框） （2）对目标物体进行分类 物体检测的主流算法框架大致分为one-stage与two-stage。two-stage算法代表的有R-CNN系列，one-stage算法代表的有YOLO系列。按笔者理解，two-stage算法将步骤一与步骤 阅读全文
posted @ 2020-02-26 20:54 我们都是大好青年 阅读(4506) 评论(0) 推荐(0)
C++ ZMQ pub-sub模式传输速率影响因素探究
摘要：zmq pub-sub模式的使用可在网上作参考。 这里记录一下这次使用过程中遇到的问题： 一、zmq的传输速率 （1）会受到网速的限制，近似与网速越好，传输速率越高 在公司测试，大家网线都连路由，但是每个人的网速很有可能不同。这就会导致，在同样的平台，同样的代码，不同的位置（即不同的网线）耗时却不同 阅读全文
posted @ 2020-02-26 18:38 我们都是大好青年 阅读(1377) 评论(0) 推荐(0)
YOLOV2相对于YOLOV1的改进
摘要：1、YOLOV1有两个缺点： （1）定位不够准确。 （2）和基于region proposal类的方法相比找回率更低。 2、Batch Normalization YOLOV1中也有BN，但是YOLOV2在加入BN后把dropout去掉了，实验证明可以提高2%的mAP. 3、High Resolut 阅读全文
posted @ 2020-02-25 16:16 我们都是大好青年 阅读(2599) 评论(0) 推荐(0)
在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法
摘要：NaN的意思是not a number,不是一个数字。 1、梯度爆炸 一般loss的相关量是w——> w的相关量（更新方式）是梯度——>和梯度有关 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值，你会发现los 阅读全文
posted @ 2020-02-24 18:57 我们都是大好青年 阅读(9004) 评论(0) 推荐(1)
激活函数的饱和，左饱和、右饱和、软饱和、硬饱和、非饱和
摘要： 阅读全文
posted @ 2020-02-24 10:10 我们都是大好青年 阅读(478) 评论(0) 推荐(0)
出现梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方案
摘要：梯度消失和梯度爆炸其实是一种情况：均是在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 梯度消失产生的原因： （1）隐藏层的层数过多; （2）采用了不合适的激活函数（更容易产生梯度消失，但是也有可能产生梯度爆炸） 梯度爆炸产生的原因： （1 阅读全文
posted @ 2020-02-23 21:08 我们都是大好青年 阅读(4742) 评论(0) 推荐(0)
Batch Normalization 原理
摘要：抽空手写了一遍: 阅读全文
posted @ 2020-02-22 12:25 我们都是大好青年 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
几种激活函数的对比(二)
摘要：（4）Leaky ReLU ReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。 优点： （1）神经元不会出现死亡的情况。 （2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和 （3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:46 我们都是大好青年 阅读(629) 评论(0) 推荐(0)
几种激活函数对比（一）
摘要：sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：（1）“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。（2）能加快收敛速度。 sigmoid将实值输出压缩在[0,1]范围内；tanh函数将实值输出压缩在[-1, 1]的范围。 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:37 我们都是大好青年 阅读(1718) 评论(0) 推荐(0)
scp permision denied 用户名没写造成的拒绝
摘要：用户名没写造成的拒绝！ 阅读全文
posted @ 2020-02-20 19:32 我们都是大好青年 阅读(243) 评论(0) 推荐(0)
高效遍历图像
摘要：如何遍历一副图像？简单的方法就是写一个双层循环，增量分别为行和列，如下所示： Mat img = Mat(rows, cols, CV_8UC3,Scalar(0)); for(int i = 0;i < rows; i++) { for(int j = 0; j < cols; j++) { im 阅读全文
posted @ 2020-02-20 18:38 我们都是大好青年 阅读(422) 评论(0) 推荐(0)
交叉熵损失函数来源及求导推导
摘要：记录一下，方便复习 总结： 参考：https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/88873854//交叉熵损失函数的作用及公式推导 阅读全文
posted @ 2020-02-20 07:54 我们都是大好青年 阅读(1207) 评论(0) 推荐(0)
TensorRT加速原理记录
摘要：TensorRT是什么？ TensorRT是NVIDIA公司推出的模型加速工具，类似于常用的工具库。 TensorRT做什么？ TensorRT负责模型的推理（inference）过程，不用TensorRT训练模型。 TensorRT能加速的原因是什么？ （1）TensorRT支持kFLOAT（fl 阅读全文
posted @ 2020-02-19 14:55 我们都是大好青年 阅读(3260) 评论(0) 推荐(0)
Harris角点检测原理及C++实现
摘要：（1）角点检测的核心思想： 使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。（2）灰度变化描述 当窗口发生[u,v]移动时，那么滑动前与滑动后对应的窗口中的像素点灰度变 阅读全文
posted @ 2020-02-10 22:18 我们都是大好青年 阅读(2187) 评论(0) 推荐(1)
C/C++ .h和.hpp的区别
摘要：原文地址：http://blog.csdn.net/f_zyj/article/details/51735416 .hpp，本质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中，定义与实现都包含在同一文件，则该类的调用者只需要include该.hpp文件即可，无需再将cpp加入到project中进行编译。 阅读全文
posted @ 2020-02-10 10:15 我们都是大好青年 阅读(1032) 评论(0) 推荐(0)
openCV Mat 基础
摘要：参考：https://blog.csdn.net/qq_34963853/article/details/79746166Mat数据结构 Mat类型是opencv2.0后的类型，使用此类型无需进行内存管理，即无需手动分配内存，在不需要时自动释放内存，但因目前的许多嵌入式系统仅支持c语言，故而除了在某 阅读全文
posted @ 2020-02-07 16:07 我们都是大好青年 阅读(869) 评论(0) 推荐(0)