https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994…

SSD_300_vgg和SSD_512_vgg weights下载链接[需要科学上网~]: Model Training data Testing data mAP FPS SSD-300 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test 0.817 - SSD-300 VGG-based VOC07+12 trainval VOC07 test 0.778 - SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 t…

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin…

https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73776553 EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解 主要内容 EM算法简介 预备知识  极大似然估计 Jensen不等式 EM算法详解  问题描述 EM算法推导 EM算法流程 1.EM算法简介   EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expect…

搜索引擎算法研究专题五:TF-IDF详解 2017年12月19日 ⁄ 搜索技术 ⁄ 共 1396字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭   TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常…

参考博文:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 R-CNN(Regions with CNN features)--2014年提出 算法流程 1.输入一张图片,通过selective search算法找出2000个可能包括检测目标的region proposal(候选框) 2.采用CNN提取候选框中的图片特征(AlexNet输出特征向量维度为4096) 3.使用SVM对特征向量分类 4.bounding-box regress…

候选框确定算法 对于候选框的位置确定问题,简单粗暴的方法就是穷举或者说滑动窗口法,但是这必然是不科学的,因为时间和计算成本太高,直观的优化就是假设同一种物体其在图像邻域内有比较近似的特征(例如颜色.纹理等等). 由此提出使用比较广泛的Selective search算法 Selective search算法(以下简称ss算法):首先通过以及简单的聚类生成区域集合:然后根据定义的相似度不断合并相邻区域构成新的候选框.本质上是一种基于在原始聚类后的区域集合上,依照邻域的相似度,从小到大的进行滑动窗口…

目录: 一.环境准备 二.训练步骤 三.测试过程 四.计算mAP 寒假在家下载了Fast R-CNN的源码进行学习,于是使用自己的数据集对这个算法进行实验,下面介绍训练的全过程. 一.环境准备 我这里的环境是win10系统,pycharm + python3.7 二.训练过程 1.下载Fast R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2.安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,…

\(\text{By}\ \mathsf{Chesium}\) DPLL 算法,全称为 Davis-Putnam-Logemann-Loveland(戴维斯-普特南-洛吉曼-洛夫兰德)算法,是一种完备的,基于回溯(backtracking)的搜索算法,用于判定命题逻辑公式(为合取范式形式)的可满足性,也就是求解 SAT(布尔可满足性问题)的一种(或者一类)算法. SAT 问题简介 何为布尔可满足性问题?给定一条真值表达式,包含逻辑变量(又称 变量.命题变号.原子,用小写字母 \(a,b,\dot…

codeforces672D——Robin Hood详解 Robin Hood 问题描述(google翻译) 我们都知道罗宾汉令人印象深刻的故事.罗宾汉利用他的射箭技巧和他的智慧从富人那里偷钱,然后把它归还给穷人. 在Kekoland有n个公民,每个人都有ci硬币.每天,罗宾汉将从该市最富有的人那里拿出1枚硬币,然后将它交给最贫穷的人(最富有的1枚硬币后最穷的人).如果选择不是唯一的,他将随机选择其中一个.可悲的是,罗宾汉已经老了,想要在k天退休.他决定在最后几天帮助穷人. 罗宾汉拿走他的钱后,…