SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位,然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调,整体思想类似于two-stage目标检测算法,将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征.SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点,整体思想十分不错   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.12125 论文代码:…

本文为CenterNet作者发表的,论文提出anchor-free/two-stage目标检测算法CPN,使用关键点提取候选框再使用两阶段分类器进行预测.论文整体思路很简单,但CPN的准确率和推理速度都很不错,比原本的关键点算法更快,源码也会公开,到时可以一试   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Corner Proposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection 论文地址:http://arxiv.org/abs/200…

前言 SOL 优化并不简单,做好 SOL 优化需要掌握数据库体系结构.表和索引设计.高效 SOL法.高级 SOL 语法.多种优化工具等知识,甚至还得分析业务特点,以及了解优化器的缺点.只有建立 SOL 优化方法论体系,才能够迅速找到最适合的方法来优化 SOL ,从而解决由SOL 51 发的性能问题.接下来我会详解了 SOL 性能优化之道,相信读者定会受益良多 SQL 地位高 任何 IT 系统,数据都是核心,同时也是访问和展现的热点,脱离数据库的 IT 项目几乎不存在,甚至可以说几乎没有不需要进行…

(1)nginx运行工作进程个数,一般设置cpu的核心或者核心数x2 如果不了解cpu的核数,可以top命令之后按1看出来,也可以查看/proc/cpuinfo文件 grep ^processor /proc/cpuinfo | wc -l [root@lx~]# vi/usr/local/nginx1.10/conf/nginx.conf worker_processes  4; [root@lx~]# /usr/local/nginx1.10/sbin/nginx-s reload [roo…

矩阵取数游戏 2007年NOIP全国联赛提高组  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold     题目描述 Description [问题描述]帅帅经常跟同学玩一个矩阵取数游戏:对于一个给定的n*m 的矩阵,矩阵中的每个元素aij均为非负整数.游戏规则如下:1. 每次取数时须从每行各取走一个元素,共n个.m次后取完矩阵所有元素:2. 每次取走的各个元素只能是该元素所在行的行首或行尾:3. 每次取数都有一个得分值,为每行取数的得分之和,每行取数的得分=…

(1).系统调优思路 性能优化就是找到系统处理中的瓶颈以及去除这些的过程,性能优化其实是对OS 各子系统达到一种平衡的定义.具体步骤如下: 1. 系统的运行状况:  CPU -> MEM  -> DISK->  NETWORK -> application 2. 分析是否有瓶颈(依据当前应用需求) 3. 调优(采取一定措施使变得优异) 这些子系统之间关系是相互彼此依赖的,任何一个高负载都会导致其他子系统出现问题.比如: 大量的网页调入请求导致内存队列的拥塞: 网卡的大吞吐量可能导致…

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参…

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我…

一.一般的模型调参原则 1.调参前提:模型调参其实是没有定论,需要根据不同的数据集和不同的模型去调.但是有一些调参的思想是有规律可循的,首先我们可以知道,模型不准确只有两种情况:一是过拟合,而是欠拟合.过拟合是指模型过于复杂,欠拟合是指模型过于简单. 2.查找资料:调参时应该知道每一个参数的默认值是多少,其增大或者减小会使模型更加复杂还是更加简单. 3.调参可以使用两种方法:1.学习曲线 2.网格搜索 学习曲线只能对参数一个一个进行调整,可以观察参数的增大或者减小具体对模型产生怎样的影响:网格搜…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…