# coding=utf-8 #python2 caffe_visualize.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import sys sys.path.append("caffe/python") sys.path.append("caffe/python/caffe") import caffe deploy_file_name = 'deploy.prototxt'…
层级轮播图(animate) css <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; } ul, ol { list-style: none; } .wrap { width: 650px; height: 250px; margin: 100px auto 0; position: relative; overflow: hidden; } .wrap img { display: block; } .wrap ul…
传输层思维导图 TCP笔记 为什么是三次握手和四次挥手 https://blog.csdn.net/baixiaoshi/article/details/67712853 [问题1]为什么连接的时候是三次握手,关闭的时候却是四次握手? 答:因为当Server端收到Client端的SYN连接请求报文后,可以直接发送SYN+ACK报文.其中ACK报文是用来应答的,SYN报文是用来同步的.但是关闭连接时,当Server端收到FIN报文时,很可能并不会立>即关闭SOCKET,所以只能先回复一个ACK报文…
在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 logdir = './callbacks' if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) output_model_file = os.path.join(logdir, "xxxx.h5") callbacks = [ tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file…
Matlab确是一款简单方便的工具,使用此工具绘图也是我们常用的一种手段,可是如果我们想将此图片保存成.eps格式并应用于latex中,就有可能会出现.eps格式的图片显示不全的问题,这个着实让我们头疼.今天,经过查阅资料,发现了一种方法,现将此方法具体化并分享给大家.如果还有更简单的方法,还请赐教~ 首先,打开目标图片(.fig格式),选择左上角的File,点击Print Preview,如图1. 图1 然后,根据图2来调整图片的一些属性.选中圈圈1标记的Layout,圈圈2中的内容是用来调整…
1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat…
<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; } ul, ol { list-style: none; } .wrap { width: 650px;…
[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…
前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用…
卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈…