1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" xmlns:supportCl

http://blog.csdn.net/calvin_zcx/article/details/6072286 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107621.htm 头文件  : <utility> pair 的  <.>.<=.>=.==.!= 的比较规则  :  先比较first,first相等时再比较second   (可以通过重载这几个运算符来重新指定自己的比较逻辑) pair的初始化:   pair<strin

Go 1.9 sync.Map揭秘 目录 [−] 有并发问题的map Go 1.9之前的解决方案 sync.Map Load Store Delete Range sync.Map的性能 其它 在Go 1.6之前, 内置的map类型是部分goroutine安全的,并发的读没有问题,并发的写可能有问题.自go 1.6之后, 并发地读写map会报错,这在一些知名的开源库中都存在这个问题,所以go 1.9之前的解决方案是额外绑定一个锁,封装成一个新的struct或者单独使用锁都可以. 本文带你深入到s

日期:2014年7月22日   一.array[数组]   1.定义:array 由 [n]<type> 定义,n 标示 array 的长度,而 <type> 标示希望存储的内容的类型.     例如:     var arr[10] int     arr[0] = 1     arr[1] = 2     数组值类型的:将一个数组赋值给 另一个数组,会复制所有的元素.另外,当向函数内传递一个数组的时候,它将获得一个数组的副本,而不是数组的指针.   2.数组的复合声明.a :=

廖雪峰的视频不全,以下是疯狂Java关于Map的讲解 1.Map定义 Map是一种键值映射表,可以通过key快速查找value,同python的dict.key不允许重复,value可以重复. Map 集合里保存这两组值,一组值保存Map里的key,一组保存Map里的value,key和value都可以是任何引用类型的数据. Map确实包含了一个keySet()方法,用于返回key组成的set集合.value类似于一个List,可以重复,通过key来查找. 常用方法: Object put(Ob

前言 JavaScript中对象的本质是键值对的集合,ES5中的数据结构,主要是用Array和Object,但是键只能是字符串.为了弥补这种缺憾,ES6带来了一种新的数据结构Map. Map也是键值对的集合,只是键不仅可以是字符串还可以是其他数据类型,比如:对象(是不是很神奇).请看下面例子..下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. Map 对象 Map结构提供了“值—值”的对应,任何值(对象或者原始值) 都可以作为一个键或一个值,是一种更完善的Hash结构实现.如果你需要“键值对”的数据结构

package cn.scala_base /** * map常用操作 */ object Map { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.不可变map(有序) val map1 = scala.collection.immutable.Map("wyc"->30,"tele"->20,"yeye"->100,"haha"->1000); printl

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

1.map的基本介绍 map是key-value数据结构,又称为字段或者关联数组.类似其它编程语言的集合,在编程中是经常使用到的 2.map的声明 1)基本语法 var map 变量名 map[keytype] valuetype 注意:声明是不会分配内存的,初始化需要make,分配内存后才能赋值和使用. func main() { var a map[string]string a = make(map[string]string, 10) a["no1"] = "alli

前言 得益于 Java 8 的 default 方法特性,Java 8 对 Map 增加了不少实用的默认方法,像 getOrDefault, forEach, replace, replaceAll, putIfAbsent, remove(key, value), computeIfPresent, computeIfAbsent, compute 和merge 方法.另外与 Map 相关的 Map.Entry 也新加了多个版本的 comparingByKey 和 comparingByVal

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识

R-CNN(Region-based CNN) motivation:之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征,而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破,那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢?基于这个问题,论文提出了R-CNN. 基本步骤:如下图所示,第一步输入图像.第二步使用生成region proposals的方法(有很多,论文使用的是seletivce search,ImageNet2013检测任务的冠军UVA也使用了该算法)提

RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

论文标题:Fast R-CNN 论文作者:Ross Girshick 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf Fast RCNN 的GitHub地址:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 参考的Fast

面向任意目标检测的动态锚点学习 摘要:面向任意的目标广泛地出现在自然场景.航空照片.遥感图像等中,因此面向任意的目标检测得到了广泛的关注.目前许多旋转探测器使用大量不同方向的锚点来实现与地面真实框的空间对齐.然后应用交叉-并集(IoU)对正.负候选样本进行训练.但是,我们观察到,选择的正锚点回归后并不能保证检测准确,而部分负样本可以实现准确的定位.这说明通过IoU对锚点进行质量评价是不恰当的,这进一步导致了分类置信度和定位精度之间的不一致.本文提出了一种动态锚点学习(DAL)方法,利用新定义的匹

RAC学习笔记 ReactiveCocoa(简称为RAC),是由Github开源的一个应用于iOS和OS开发的新框架,Cocoa是苹果整套框架的简称,因此很多苹果框架喜欢以Cocoa结尾. 在学习ReactiveCocoa之前,先学习一下概念 ReactiveCocoa 是一套开源的基于Cocoa的FRP框架 .FRP的全称是Functional Reactive Programming,中文译作函数式响应式编程,是RP(Reactive Programm,响应式编程)的FP(Functiona

集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟 这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65

dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用), mapred.map.tasks.speculative.execution=true  mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true 这是两个推测式执行的配置项,默认是true 所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task

转自:http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/50471289#t0 综述: http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/50807362 googlenet和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟vgg不同的是,googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然