anchor_target_layer层其他部分解读

inds_inside = np.where( (all_anchors[:, 0] >= -self._allowed_border) & (all_anchors[:, 1] >= -self._allowed_border) & (all_anchors[:, 2] < im_info[1] + self._allowed_border) & # width (all_anchors[:, 3] < im_info[0] + self._allowed…

anchor_target_layer层解读

总结下来,用generate_anchors产生多种坐标变换,这种坐标变换由scale和ratio来,相当于提前计算好.anchor_target_layer先计算的是从feature map映射到原图的中点坐标,然后根据多种坐标变换生成不同的框. anchor_target_layer层是产生在rpn训练阶段产生anchors的层源代码: # -------------------------------------------------------- # Faster R-CNN # C…

Tensorflow-slim 学习笔记（二）第一层目录代码解读

通过阅读代码来学习,一向时最直接快速的.本章将讲解slim的第一层目录tensorflow/tensorflow/contrib/slim/python/slim的代码. 本层代码主要包括learning.py, evaluation.py, summary.py, queue.py和model_analyzer.py,分别对应模型的训练,测试,日志记录,队列管理和模型分析部分. 让巴默索泪来带你由易到难来阅读下这些代码吧.以下内容基本按照难度排序. 1. 模型分析模块 model_analyz…

OSI七层协议大白话解读

参考链接:https://www.cnblogs.com/zx125/p/11295985.html 国际标准化组织(ISO)制定了osi七层模型,iso规定了各种各样的协议,并且分了7层应用层应用进程产生数据表示层对应用层来的数据进行压缩,格式化.解压缩,加密,解密会话层数据传输之前建立一个应用程序之间的会话,传输过程中维持一个会话,结束终止这个会话传输层标明上层是那些应用程序(流控) 建立,维护和终止虚拟的链路确保数据传输的可靠性通过错误检测和恢复信息流控制来保障可靠…

proposal_layer.py层解读

proposal_layer层是利用训练好的rpn网络来生成region proposal供fast rcnn使用. proposal_layer整个处理过程:1.生成所有的anchor,对anchor进行4个坐标变换生成新的坐标变成proposals(按照老方法先在最后一层feature map的每个像素点上滑动生成所有的anchor,然后将所有的anchor坐标乘以16,即映射到原图就得到所有的region proposal,接着再用boundingbox regression对每个regi…

caffe︱ImageData层、DummyData层作为原始数据导入的应用

Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层,该层的好处是,直接输入原始图像信息就可以导入分析. 在案例中利用ImageData层进行数据转化,得到了一批数据. 但是笔者现在还有几个问题, 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息,不能在同一案例循环使用的是吧? L.ImageData之后的数据,可以直接用于框架的输入数据吗?(待尝试) . 一.官方文档中的使用在案例<Fine-tuning a Pretrained Network for S…

数据通讯与网络第五版第24章传输层协议-UDP协议部分要点

24.1 介绍本章节主要集中于传输层协议的解读,图24.1展示TCP.UDP.SCTP在TCP\IP协议栈的位置 24.1.1 服务(Service) 每个协议都提供不同的服务,所以应该合理正确的使用 UDP:UDP 是一种不可靠,不面向连接的协议,UDP具有简单,高效的特点,传输过程中的差错控制有应用层来提供 TCP:TCP是一个可靠,面向连接的协议,适用于那种对传输可靠性要求较高的应用 SCTP:是一个新的传输层协议,结合了UDP和TCP两者之间的特征 24.1.2 端口号(Port Nu…

ERNIE代码解析

原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型,为了让没有基础的NLPer也能够理解代码,笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构,完整代码可以参见[1]. 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块.训练数据预处理.模型结构模块等几部分组成. 1.1 分词模块模型在训练之前,需要对输入文本进行切分,并将切分的子词转换为对应的ID.这一功能主要由BertTokenizer来实现,主要在/models/bert/tokenization…

v87.01 鸿蒙内核源码分析 (内核启动篇) | 从汇编到 main () | 百篇博客分析 OpenHarmony 源码

BiLSTM-CRF模型中CRF层的解读

转自: https://createmomo.github.io/ BiLSTM-CRF模型中CRF层的解读: 文章链接: 标题:CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1 链接:https://createmomo.github.io/2017/09/12/CRF_Layer_on_the_Top_of_BiLSTM_1/ 标题:CRF Layer on the Top of BiLSTM - 2 链接:https://createmomo.github.io/2…

【Android】Sensor框架Framework层解读

Sensor整体架构整体架构说明黄色部分表示硬件,它要挂在I2C总线上红色部分表示驱动,驱动注册到Kernel的Input Subsystem上,然后通过Event Device把Sensor数据传到HAL层,准确说是HAL从Event读绿色部分表示动态库,它封装了整个Sensor的IPC机制,如SensorManager是客户端,SensorService是服务端,而HAL部分是封装了服务端对Kernel的直接访问蓝色部分就是我们的Framework和Application了,JNI…

【Android】Sensor框架HAL层解读

Android sensor构建 Android4.1 系统内置对传感器的支持达13种,他们分别是:加速度传感器(accelerometer).磁力传感器(magnetic field).方向传感器(orientation).陀螺仪(gyroscope).环境光照传感器(light).压力传感器(pressure).温度传感器(temperature)和距离传感器(proximity)等. Android实现传感器系统包括以下几个部分: java层 JNI层 HAL层驱动层各部分之间架构图如…

caffe层解读系列-softmax_loss

转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1)…

faster-rcnn中ROI_POOIING层的解读

在没有出现sppnet之前,RCNN使用corp和warp来对图片进行大小调整,这种操作会造成图片信息失真和信息丢失.sppnet这个模型推出来之后(关于这个网络的描述,可以看看之前写的一篇理解:http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html),rg大神沿用了sppnet的思路到他的下一个模型中fast-rcnn中,但是roi_pooling和sppnet的思路虽然相同,但是实现方式还是不同的.我们看一下网络参数: layer { name: "r…

TCP/IP详解读书笔记：链路层

在TCP/IP协议族中,链路层主要有三个目的: 1)为IP模块发送和接受IP数据报: 2)为ARP模块发送ARP请求和接受ARP应答: 3)为RARP模块发送RARP请求和接受RARP应答: 以太网和IEEE 802封装以太网是1982年公布的一个标准,是当今TCP/IP采用的主要的局域网技术,它采用一种称为CSMA/CD的媒体接入方法,意思是带冲突检测的载波侦听多路接入,它的速率是10Mb/s,地址为48bit. 还有一个标准是IEEE 802标准.它和以太网的帧格式不同.802.3针对整个…

slover层解读

void Solver<Dtype>::UpdateSmoothedLoss(Dtype loss, int start_iter, int average_loss) { if (losses_.size() < average_loss) { losses_.push_back(loss); int size = losses_.size(); smoothed_loss_ = (smoothed_loss_ * (size - ) + loss) / size; } else {…

caffe层解读-softmax_loss

转自https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895. Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1…

faster rcnn 源码学习-------数据读入及RoIDataLayer相关模块解读

参考博客:::https://www.cnblogs.com/Dzhen/p/6845852.html 非常全面的解读参考:::https://blog.csdn.net/DaVinciL/article/details/81812454 下面我和大家一起从训练最开始学习作者如何将原始数据读入并通过RoIDataLayer转化成网络训练所需的数据的总体过程. 训练从./tools/train_net.py开始,进入主函数,我们只关注跟数据有关的模块. 首先是imdb, roidb = combi…

SDWebImage源码解读之 UIImage+GIF

第二篇前言本篇是和GIF相关的一个UIImage的分类.主要提供了三个方法: + (UIImage *)sd_animatedGIFNamed:(NSString *)name ----- 根据名称获取图片 + (UIImage *)sd_animatedGIFWithData:(NSData *)data ----- 根据NSData获取图片 - (UIImage *)sd_animatedImageByScalingAndCroppingToSize:(CGSize)size -----…

AFNetworking 3.0 源码解读（三）之 AFURLRequestSerialization

这篇就讲到了跟请求相关的类了关于AFNetworking 3.0 源码解读的文章篇幅都会很长,因为不仅仅要把代码进行详细的的解释,还会大概讲解和代码相关的知识点. 上半篇: URI编码的知识关于什么叫URI编码和为什么要编码,请看我转载的这篇文章 url 编码(percentcode 百分号编码) 给定一个URL:http://www.imkevinyang.com/2009/08/%E8%AF%A6%E8%A7%A3javascript%E4%B8%AD%E7%9A%84url%E7%B…

Android MVP模式谷歌官方代码解读

Google官方MVP Sample代码解读关于Android程序的构架, 当前(2016.10)最流行的模式即为MVP模式, Google官方提供了Sample代码来展示这种模式的用法. Repo地址: android-architecture. 本文为阅读官方sample代码的阅读笔记和分析. 官方Android Architecture Blueprints [beta]: Android在如何组织和构架一个app方面提供了很大的灵活性, 但是同时这种自由也可能会导致app在测试, 维护…

解读ASP.NET 5 & MVC6系列（4）：核心技术与环境配置

asp.net 5是下一代的asp.net,该版本进行了全部重写以适用于跨平台,新新版本中,微软引入了如下工具与命令:DNVM.DNX.DNU. DNVM(.NET Version Manager):由于要实现跨平台的目录,微软提供了DNVM功能,DNVM是ASP.NET最底层的内容,他是一组Powershell脚本,用于启动指定版本的ASP.NET运行环境,并且可以在同一台机器的同一时间点上通过使用Nuget工具来管理各种版本的ASP.NET运行环境(DNX),以及进行相应的升级操作. DNX…

不一样的角度解读微信小程序

不一样的角度解读微信小程序七月在夏天· 2 天前前段时间看完了雨果奖中短篇获奖小说<北京折叠>.很有意思的是,张小龙最近也要把应用折叠到微信里,这些应用被他称为:小程序. 含着金钥匙的小程序,还未展现全貌,就已经成了开发界的头条大事儿.有人不以为然.嗤之以鼻,有人奉若神明.投怀送抱.敢于尝鲜的已经开始动手了--不管合不合适,先借这个热度来一波关注是不错的选择: 所谓"不登高山,不知天之高:不临深溪,不知地之厚".我生怕看不清小程序这座大山,滚去做了个demo.放上几张…

QCustomplot使用分享(七) 层(完结)

一.分层绘制一直说要讲2.0.0版本,但总是想把1.3.2版本拿出来比较一下,这篇文章也不例外.QCustomPlot2.0.0beta版本比1.3.2release版本有一个很大的改进那就是分层绘制,所谓分层绘制就是把一张图分几张图来绘制,最后在把这分开的几张图统一绘制到一张图上,比如一张图A,需要分开成3张图B.C和D来绘制,当图A需要重新绘制时,我们一次判断B.C和D是否需要重新绘制,如果不需要绘制的我们直接把图贴到A上,那就很大的减少了重新绘制的时间,而这部分时间其实是没有必要花费的.…

css知多少（4）——解读浏览器默认样式

上一节<css知多少(3)——样式来源与层叠规则>介绍了样式的五种来源,咱们再通过一张图回顾一下. 对于上面的三层,咱们大概都比较熟悉了.下面的两层中,用户自定义样式一般也就是改一改字号大小和字体样式,也没甚好说的.而最有的说的就是浏览器的默认样式. 不同浏览器的默认样式多少有些区别,特别是老版本的浏览器之间,现在高级浏览器越来越向统一的标准靠拢,对前端程序猿来说是一件好事情.虽然有些许差异,但是绝大部分还是相同的,我先把代码粘贴出来 ,具体的解读咱们慢慢道来(只说重点,比较容易的或者不常用的…

mysql源码解读之事务提交过程(二)

上一篇文章我介绍了在关闭binlog的情况下,事务提交的大概流程.之所以关闭binlog,是因为开启binlog后事务提交流程会变成两阶段提交,这里的两阶段提交并不涉及分布式事务,当然mysql把它称之为内部xa事务(Distributed Transactions),与之对应的还有一个外部xa事务.内部xa事务我理解主要是mysql内部为了保证binlog与redo log之间数据的一致性而存在的,这也是由其架构决定的(binlog在mysql层,而redo log 在存储引擎层):而外部xa…

spring缓存Ehcache（入门2）源码解读

Ehcache缓存: 解读: Ehcache缓存是在继承spring缓存核心类CacheManager的基础上实现的. 常用类: EhCacheCacheManager:继承自CacheManager类(org.springframework.cache.CacheManager)负责管理Cache对象. EhCacheManagerFactoryBean:是个工厂类,根据配置文件中设置的参数(配置文件会被注入工厂类对象中),新建Ehcache的CacheManager对象,其可以通过属性con…