论文原称:R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection(2017) 主要贡献: 1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型.如下图所示 2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征,实现了比当前模型快5倍的速度. 论文主要从Faster R-CNN受启发而来,论文大部分idea都是Faster R-CNN中提出的(看这篇论文的时候,我真是深感生不逢时啊),作者将2D目标检测的方法…

[训练测试过程记录]Faster-RCNN用于场景文字检测 原创 2017年11月06日 20:09:00 标签: 609 编辑 删除 写在前面:github上面的Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展. 和py-faster-rcnn相比,该项目的主要改动为:将检测类别换成了背景和文字,并且更改了数据集. 对于初学者而言,要实现一个自己的baseline,第一步可以尝试训练别人已经实现了的网络,看看整个的运行流程是怎么…

目标 在本章中, 我们将了解FAST算法的基础知识. 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索. 理论 我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒.但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快.最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人 作为对此的解决方案,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文"用于高速拐角检测的机器学习"中提出了FAST(加速分段测试的特征)算法(后来在2010年对其进行了修订).该算法的基本内容如下.有关更…

miniprofiler对方法的时间性能检测 直接上代码 using StackExchange.Profiling; ... var profiler = MiniProfiler.Current; // it's ok if this is null using (profiler.Step("Set page title")) { ViewBag.Title = "Home Page"; } using (profiler.Step("Doing c…

这题是某年成都区域赛网络赛的一题. 这题思路非常easy,可是从时间上考虑,不妨不要用矩阵存储,我用的链式前向星. 採用线上查询.利用map对字符串编号,由于非常方便.要推荐的朋友,事实上就是朋友的朋友(这里指的是直接朋友,图中即指有直接边相连的). 所以在寻找时,仅仅须要查找朋友的朋友,并计数. 注意:在输出时不能有对于的空格. 附代码: #include<iostream> using namespace std; #include<cstdio> #include<cs…

随着互联网及网络应用的飞速发展,数据信息存储系统所需处理的数据类型也呈爆炸性增长,这使数据信息存储系统面临前所未有的挑战.附加式网络存储装置(Network Attached Storage,缩写为NAS)及区域存储网络(Storage Area Network缩写为SAN),它们能把数据信息存储设备从网络和主机系统上独立出来,既集中管理信息数据,又具备良好的扩展性,为实现数据集中管理提供了目前最为有效的解决办法. 1.区域存储网络(SAN):1998年才出现的SAN技术,是专门连接存储外围设备…

Zabbix监控实现跨区域跨网络监控数据 环境: 公司现有服务器10台,其中5台服务器有一台安装了zabbix,并且这5台服务器处于一个网络,只有一台服务器有公网ip, 另外的5台处于另一个网络,仅有一台服务器拥有公网ip,其余四台只有内网ip并且不能够上网, 实现目标:对所有服务器进行监控 实现原理: 架构:server---proxy---agentd 通过proxy这个桥梁来接收不在一个网络的机器的数据,然后proxy将数据发送到server端 Server端将数据展现出来 Server:…

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,…

原文地址:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 目标 理解FAST算法的基本原理 使用OpenCV的FAST函数进行角点(corners)检测 原理 我们已知很多种特征检测的方法,而且它们其中很多效果都非常不错.但是,当从一个实时运行的程序角度出发,它们还不够快.一个最好的例子就是SLAM(Simulta…

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&…