这是rpn网络train阶段的网络结构图 rpn_conv1之前的网络是特征提取层,也是和fast rcnn共享的层.rpn_conv1是一层1*1的卷积,这一层是单独为rpn网络多提取一层特征,这一层之后就接两个输出channel层不同的1*1的卷积(即分别进行score的预测和坐标补偿值的预测),这样保证feature map的大小不变. rpn_cls_score:bach_size*18*width*height rpn_cls_score_reshape:batch_size*2*(9…

在一个嵌入式系统中使用最多的莫过于 通用输入输出 GPIO口.看到论坛中经常有朋友问海思为什么没有提供GPIO驱动.其实不然. 在海思SDK  xxx/osdrv/tools/board_tools/reg-tools-1.0.0/source/tools/下 提供了himm的读写工具源码.你也可以根据himm的源码来写一个文件设备操作的驱动.毕竟轮子已经有了,我们就没必要再去造轮子了.这个工具是用来 配置海思寄存器的.当然可以稍加改造或者在应用直接使用来控制通用寄存器.根据海思提供资料 ,配置…

在Node.js开发入门(1)我们用http模块实现了一个简单的HelloWorld站点,这次我们再来细致分析下代码.了解很多其它的细节. 先看看http版本号的HelloWorld代码: 代码就是这么简单: // 引入http模块 var http = require("http"); // 创建server,指定处理client请求的函数 http.createServer( function(request, response) { response.writeHead(200,…

hrnet相关的两篇文章 CVPR2019   Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions (https://arxiv.org/pdf/1904.04514.pdf)               提出了一种新的架构,即高分辨率网络(HRNet),它能够在整个过程中维护高分…

记得第一遍做这题的时候其实是没什么思路的,但是第二次的时候,我已经有"结果空间树"的概念了.这时候再看https://oj.leetcode.com/problems/permutations-ii/,觉得那样理解未免过于繁,因此重新写下新的思路.以前的文章总是花了时间写,删了可惜,且留着吧.(废话太多了). 怎么理解结果空间树?当我们用dfs去寻找结果的时候,实际上是构造了一棵树.我们通常会有如下的代码结构: void dfs() { if(expression1) do somet…

本文主要分析,返回&,和返回值加const的作用. 返回& 定义一个数组模板: template<class T>class Array{ enum{size = 100}; T A[size];public:  T& operator [](int index){//如果返回的没有引用,该操作符就不能作为左值了!!  //返回引用,表示返回对象本身,而不是对象的值.  require(index>=0 && index<size,"…

最近用spark在集群上验证一个算法的问题,数据量大概是一天P级的,使用hiveContext查询之后再调用算法进行读取效果很慢,大概需要二十多个小时,一个查询将近半个小时,代码大概如下: try: sql = """ select ltescrsrq, mr_ltencrsrq1, mr_ltencrsrq2, mr_ltencrsrq3, ltescrsrp, mr_ltencrsrp1, mr_ltencrsrp2, mr_ltencrsrp3, mr_ltesctad…

今天老师带着我们分析了一点项目的业务,我们就觉得有些地方呢 有一些不妥额地方,然后呢  我们就在原来表的基础上做了一些修改! 我们也把我们组的项目业务的工作分配了一下! 但是我们遇到了一个组员不和我们一起工作的! 他总是觉得自己的设计和老师的设计差不多.就不想和我们一起做了! 今天主要是把接口分析出来!…

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/p/3266026.html 1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层: 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强.但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重, 使用梯度下降来优化参数就会出现许多问题[1]: 如果初始权重值设置的过大, 则训练过程中权重值会落入局部最小值(而不是全局最小值). 如果初始的权重值设置的过小, 则在使用BP调整参…

如下图…