转载链接:https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80046867 论文思想:为了解决IOU设置带来的最终的AP值,作者引入了cascade结构的回归器,采用cascade R-CNN stages,用一个stage的输出去训练下一个stage, 举个例子,有三个串联起来的用0.5/0.6/0.7的阈值训练出来的detector,有一个IoU约为0.55的proposal,经过0.5的detector,IoU变为0.75:再经过0.6的…

总结一下一下R-FCN的思想:由于分类网络具有位置的“不敏感性”和检测网络具有“位置的敏感性”这两者之间的矛盾, 而ResNet论文中为了解决这个问题,做出了一点让步,即将RoI Pooling层不再放置在ResNet-101网络的最后一层卷积层之后而是放置在了“卷积层之间”,这样RoI Pooling Layer之前和之后都有卷积层,并且RoI Pooling Layer之后的卷积层不是共享计算的,它们是针对每个RoI进行特征提取的,所以这种网络设计,其RoI Pooling层之后就具有了位置…

原文链接:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51225065 一.论文所解决的问题 现有的关于RNN这一类网络的综述太少了,并且论文之间的符号并不统一,本文就是为了RNN而作的综述 二.论文的内容 (0)整体一览 由前馈神经网络->RNN的早期历史以及发展->现代RNN的结构->现代RNN的应用 (1)前馈神经网络   图1 一个神经元     图2 一个神经网络 传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归,但是这些都是假设数据之间…

Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+poolin…

嵌入式Linux之我行,主要讲述和总结了本人在学习嵌入式linux中的每个步骤.一为总结经验,二希望能给想入门嵌入式Linux的朋友提供方便.如有错误之处,谢请指正. 共享资源,欢迎转载:http://hbhuanggang.cublog.cn 一.开发环境 主  机:VMWare--Fedora 9 开发板:Mini2440--64MB Nand, Kernel:2.6.30.4 编译器:arm-linux-gcc-4.3.2 二.相关概念 1.平台设备:通常在Linux中,把SoC系统中集成…

很早以前就接触过CSS,但对于浮动始终非常迷惑,可能是自身理解能力差,也可能是没能遇到一篇通俗的教程. 前些天小菜终于搞懂了浮动的基本原理,迫不及待的分享给大家. 写在前面的话: 由于CSS内容比较多,小菜没有精力从头到尾讲一遍,只能有针对性的讲解. 如果读者理解CSS盒子模型,但对于浮动不理解,那么这篇文章可以帮助你. 小菜水平有限,本文仅仅是入门教程,不当之处请谅解! 本文以div元素布局为例. 教程开始: 首先要知道,div是块级元素,在页面中独占一行,自上而下排列,也就是传说中的流.如下…

转载:http://blog.csdn.net/lemoncyb/article/details/16841317 fseek() 函数讲解: 函数定义: int fseek(FILE *stream, long offset, int fromwhere); int fseeko(FILE *stream, off_t offset, int fromwhere); int fseeko64(FILE *stream, off64_t offset, int fromwhere); 参数: s…

scrollHeight: 获取对象的滚动高度. scrollLeft:设置或获取位于对象左边界和窗口中目前可见内容的最左端之间的距离 scrollTop:设置或获取位于对象最顶端和窗口中可见内容的最顶端之间的距离 scrollWidth:获取对象的滚动宽度 offsetHeight:获取对象相对于版面或由父坐标 offsetParent 属性指定的父坐标的高度 offsetLeft:获取对象相对于版面或由 offsetParent 属性指定的父坐标的计算左侧位置 offsetTop:获取对象相…

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯.整体架构大致如下 Scrapy主要包括了以下组件: 引擎…

本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献. 论文传送门 [google团队] [2014.09]inception v1: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf [2015.02]inception v2: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf [2015.12]inception v3: https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf [2016.02]inception v4: https…