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2019年11月24日
《Reasoning-RCNN: Unifying Adaptive Global Reasoning into Large-scale Object Detection》笔记
摘要: 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/66762531 摘要重点 1.针对问题 长尾数据分布、严重的遮挡和类的模糊性 2.现状 主流的对象检测范式由于不考虑对象之间的关键语义依赖而单独处理每个对象区域而受到限制 3.创新 Reasoning-RCNN 该网络建立在基本检测网
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posted @ 2019-11-24 18:17 键盘已坏
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2019年11月20日
ubuntu16安装cuda9.0 + cudnn7.5.1 + python3.6 配置mmdetection项目
摘要: 1.降级内核 1.1 安装新内核 由于最新ubuntu系统的内核等级过高,安装低版本驱动会失败,所以要将系统内核版本降低。 安装4.4.0-98版本内核。 sudo apt-get install linux-headers-4.4.0-98-generic linux-image-4.4.0-98
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posted @ 2019-11-20 13:19 键盘已坏
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2019年9月11日
神经网络学习--PyTorch学习06 迁移VGG16
摘要: 因为我们从头训练一个网络模型花费的时间太长,所以使用迁移学习,也就是将已经训练好的模型进行微调和二次训练,来更快的得到更好的结果。
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posted @ 2019-09-11 09:19 键盘已坏
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2019年9月10日
神经网络学习--PyTorch学习05 定义VGGNet网络
摘要: 使用数据集猫狗大战
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posted @ 2019-09-10 19:58 键盘已坏
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2019年9月5日
神经网络学习--PyTorch学习04 数字识别
摘要: 实验1.获取数据集,装载并预览数据集 实验二 搭建模型进行训练
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posted @ 2019-09-05 17:08 键盘已坏
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2019年9月4日
神经网络学习--PyTorch学习03 搭建模型
摘要: torch.nn (1)用于搭建网络结构的序列容器:torch.nn.Sequential (2)线性层:torch.nn.Linear (3)激活函数:torch.nn.ReLU (4)损失函数:torch.nn.MSELoss(均方误差函数),troch.nn.L1Loss(平均绝对误差函数),
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posted @ 2019-09-04 12:43 键盘已坏
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2019年9月3日
神经网络学习--PyTorch学习02 简单神经网络
摘要: 使用基本的函数搭建一个两层神经网络(输入层不算做一层) torch.autograd包 主要用于完成神经网络后向传播中的链式求导 Variable类 torch.autograd包中的Variable类,将Tensor数据类型变量进行封装。计算图中的每个节点变为一个Variable对象,来应用自动梯
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posted @ 2019-09-03 18:26 键盘已坏
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神经网络学习--PyTorch学习01
摘要: PyTorch中的数据类型 分为浮点型和整数型两种: 初始化数组有以下四种方式 运算 torch.abs取绝对值;torch.add相加;torch.clamp裁剪;torch.div求商;torch.mul求积;torch.pow求幂;torch.mm矩阵相乘;torch.mv矩阵和向量相乘(前后
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posted @ 2019-09-03 11:40 键盘已坏
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2019年6月22日
IDEA springboot外置Tomcat使用
摘要: 添加Artifacts 改名去掉war;勾选show content of elements 删除WEB-INF 删除WETA-INF文件夹 命名,配置tomcat文件位置,配置浏览器
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posted @ 2019-06-22 17:32 键盘已坏
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导入外置ojdbc6,系统导出为jar时配置
摘要: 参考 https://blog.csdn.net/qq_38416576/article/details/79985803 https://www.cnblogs.com/anenyang/p/10057279.html 1.将ojdbc导入本地 在项目下新建文件夹lib,将ojdbc6.jar 放
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posted @ 2019-06-22 17:24 键盘已坏
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