Anchors Mask 生成锚框本质与SSD一样中心点个数等于特征层像素数框体生成围绕中心点Bbox的坐标是要归一化到0~1之间的,都是相对于输入图片的大小.基本生成方式:H乘np.sqrt(anchor_ratio)W乘np.sqrt(anchor_ratio)这样,H:W = ratioMask rcnnself.config.BACKBONE_STRIDES = [4, 8, 16, 32, 64] # 特征层的下采样倍数,中心点计算使用self.config.RPN_ANCHOR_RA…

Array.min() #无参,所有中的最小值 Array.min(0) # axis=0; 每列的最小值 Array.min(1) # axis=1:每行的最小值 字符串在输出时的对齐: S.ljust(width,[fillchar]) #输出width个字符,S左对齐,不足部分用fillchar填充,默认的为空格. S.rjust(width,[fillchar]) #右对齐 S.center(width, [fillchar]) #中间对齐 S.zfill(width) #把S变成wid…

摘要: Mask RCNN可以看做是一个通用实例分割架构. Mask RCNN以Faster RCNN原型,增加了一个分支用于分割任务. Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些,达到了5fps. 可用于人的姿态估计等其他任务: 1.Introduction 实例分割不仅要正确的找到图像中的objects,还要对其精确的分割.所以Instance Segmentation可以看做object dection和semantic segmentation的结合. Mask RCNN是Fa…

概述 本篇文章会从源码(基于Android 6.0)角度分析Android中View的绘制流程,侧重于对整体流程的分析,对一些难以理解的点加以重点阐述,目的是把View绘制的整个流程把握好,而对于特定实现细节则可以日后再对相应源码进行研读.在进行实际的分析之前,我们先来看下面这张图: 我们来对上图做出简单解释:DecorView是一个应用窗口的根容器,它本质上是一个FrameLayout.DecorView有唯一一个子View,它是一个垂直LinearLayout,包含两个子元素,一个是Titl…

文章来自:http://www.hoohack.me/2016/02/15/understanding-phps-internal-array-implementation-ch 原文:https://nikic.github.io/2012/03/28/Understanding-PHPs-internal-array-implementation.html 欢迎来到"给PHP开发者的PHP源码"系列的第四部分,这一部分我们会谈论PHP数组在内部是如何表示和在代码库里使用的. 为了防…

前言 最近校招要来了,很多大三的同学一定按捺不住心中的焦躁,其中有期待也有彷徨,或许更多的是些许担忧,最近在开始疯狂的复习了吧 这里小钗有几点建议给各位: ① 不要看得太重,关心则乱,太紧张反而表现不好 ② 好的选择比坚持更重要 这点小钗便深有体会了,因为当年我是搞.net的,凭着这项技能想进bat简直就是妄想,于是当时我就非常机智的转了前端,另一个同学也非常机智的转了安卓 所以各位想进大公司,还需要提前关注各个公司最大的缺口是什么,找不准缺口基本无望进大公司的 ③ 积累最重要/没有积累现在就专…

github上又看到个不错的动画(https://github.com/rounak/RJImageLoader),如图: 所以就想来自己实现以下 不试不知道,这个动画还真不是看上去那么简单,我自己想了半天愣是没做出来,最后还是看了作者的代码,才知道怎么实现. 不过也从作者哪儿学了一招,就是layer.mask的用法. 自己实现的效果如图: demo在这里:https://github.com/Phelthas/LXMRevealDemo (前面的画圆的动画,这是一个CAShaperLayer修…

本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)Neutron L3 Agent HA - DVR (分布式虚机路由器) (4)Pacemaker 和 OpenStack Resource Agent (RA) (5)RabbitMQ HA (6)MySQL HA Neutron 作为 OpenStack 一个基础性关键服务,高可用性(HA)和扩展…

和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…

前言 训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择.Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为:通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能.本篇博文就是按照这篇论文简单介绍下Dropout的思想,以及从用一个简单的例子来说明该如何使用dropout. 基础知识:…