本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正. 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR CTPN是目前应用非常广泛的印刷体文本检测模型算法. CTPN由fasterrcnn改进而来,可以看下二者的异同 网络结构 FasterRcnn CTPN basenet Vgg16 ,Vgg19,resnet Vgg16,也可以

基本的卷积神经网络 from torch import nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() layer1 = nn.Sequential() # 将网络模型进行添加 layer1.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1)) # nn.Conv layer1.add_module('relu1', n

本文分析基于内核Linux Kernel 1.2.13 原创作品,转载请标明http://blog.csdn.net/yming0221/article/details/7488828 更多请看专栏,地址http://blog.csdn.net/column/details/linux-kernel-net.html 作者:闫明 以后的系列博文将深入分析Linux内核的网络栈实现原理,这里看到曹桂平博士的分析后,也决定选择Linux内核1.2.13版本进行分析. 原因如下: 1．功能和网络栈层次

转载地址 http://blog.csdn.net/yming0221/article/details/7488828 作者:闫明 本文分析基于内核Linux Kernel 1.2.13 以后的系列博文将深入分析Linux内核的网络栈实现原理,这里看到曹桂平博士的分析后,也决定选择Linux内核1.2.13版本进行分析. 原因如下: 1．功能和网络栈层次已经非常清晰 2．该版本与其后续版本的衔接性较好 3．复杂度相对新的内核版本较小,复杂度低,更容易把握网络内核的实质 4．该内核版本比较系统资料

目录 1.ifconfig 网络参数 2.ifup和ifdown 3.CentOS7网络配置相关文件 4.CentOS7默认网卡接口配置文件 5.补充命令 6.总结: 参考: 1.ifconfig 网络参数 ifconfig 主要是可以手动启动.观察与修改网络接口的相关参数 [root@linux ~]# ifconfig {interface} {up|down} <== 观察与启动接口 [root@linux ~]# ifconfig interface {options} <== 设置与

1.使用apply() 举例说明: Encoder :设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 # coding:utf- from torch import nn def weights_init(mod): """设计初始化函数""" classname=mod.__class__.__name__ # 返回传入的module类型 print(classname) : #这里的C

参数初始化: xavier初始化: https://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/73000632 条件:优秀的初始化应该使得各层的激活值和梯度的方差在传播过程中保持一致 初始化方法: 假设激活函数关于0对称,且主要针对于全连接神经网络.适用于tanh和softsign 论文地址:Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks He初始化:http

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 关于参数初始化,主要的就是一些数学中的分布,比如正态分布.均匀分布等等. 1.pytorch (1)自定义可训练参数 torch.bernoulli(input, out=None) → Tensor 从伯努利分布中抽取二进制随机数 (0 或 1

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=109) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   如果有计算机背景的相关童鞋,都应该知道数值计算中的上溢和下溢的问题.关于计算机中的数值表示,在我的<数与计算机 (编码.原码.反码.补码.移码.IEEE

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口.在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等. 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型).一般使用pytorch里面推荐的保存方法.该方法保存的是模型的参数. #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_

最近搞大数据方面的数据,通过网上视频学习和自己实践,有些不成文的实践就零碎的记录在此吧. 系统也可安装CentOS DVD版. 1.先进入配置文件,并查看基本情况,如下: 2.用vi编辑器打开物理网卡的参数项,根据需要进行配置: 具体参数信息可参考如下: TYPE=Ethernet                # 网卡类型:为以太网 PROXY_METHOD=none            # 代理方式:关闭状态 BROWSER_ONLY=no                # 只是浏览器:否

构造函数是一种特殊的成员函数,在创建对象时自动执行,主要用来进行初始化工作,例如对 private 属性的成员变量赋值. 对成员变量的初始化,除了在构造函数的函数体中一一赋值,还可以采用参数初始化表.请看下面的代码: class Student{ private: char *name; int age; float score; public: Student(char *, int, float); void say(); }; //在构造函数中采用参数初始化表 Student::Stude

这个是2012年左右放在百度空间的,谁知百度空间关闭...转移到博客园. 最近项目用到3.1.2版本的LEDAPS,新版本的使用情况会在后续文章中慢慢丰富. LEDAPS的调用顺序是:HuPm-->HuCal-->HuCsm-->HuSr 处理的流程是:参数初始化-->辐射定标-->云掩膜-->大气校正 HuPm是将LEDAPS项目中的TM/ETM+大气校正流程系列算法中的参数初始化模块由linux系统移植到windows下的产物,代码本身改动不大,使用接口不变. 包含

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba6.1-基本网络参数配置(web页面配置) 1 配置VLAN 1.1  新建VLAN Configuration---VLANs中,VLANID选项卡下的ADD a VLAN 1.2  为新建VLAN配置IP Configuration---IP--IP Interface选项卡下---VLAN200对应的edit 2 配置ip route 2.1  配置缺省路由 Configuration---IP中,IP Routes&DNS选项卡下的ADD 2.

Linux 实例常用内核网络参数介绍与常见问题处理 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41334.html

参考:http://www.weixueyuan.net/view/6340.html 总结: 参数初始化表可以为任何数据成员进行初始化. 初始化const成员变量的唯一方法只有利用参数初始化表. 通过上一节,我们知道构造函数的主要用途就是初始化对象的,除了采用上节所讲述的那种在函数体中一一赋值的方法外,通过参数初始化表同样可以对对象进行初始化,请看下面的代码(例1): class book { public: book(){} book(char* a, double p); void set

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81670544 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 答案:不怕不怕,pytorch自己默认有初始化 证据如下: torch.nn.Conv2d的参数初始化    https://pytorch.or

今天.NetCore2.1版本,建立Asp.net Core web应用程序项目时,报以下错误: 未能使用“Csc”任务的输入参数初始化该任务. “Csc”任务不支持“SharedCompilationId”参数.请确认该参数存在于此任务中,并且是可设置的公共实例属性.  发现知乎有人问,无人回答:https://www.zhihu.com/question/284692910 然后去StackOverflow,正好有人问有人回答. https://stackoverflow.com/quest

对TCP/IP网络参数进行调整 调整TCP/IP网络参数,可以增强抗SYN Flood的能力,命令如下所示:# echo 'net.ipv4.tcp_syncookies = 1' >> /etc/sysctl.conf# sysctl -p

Linux中网络参数大致包含以下内容: IP地址 子网掩码 网关 DNS服务器 主机名(默认 localhost) 历来Linux系统中修改这些参数的方式通常有:命令.文件两种.其中通过命令设置可以立即生效但重启后将失效,通过文件修改实现永久生效,但不会立即生效. 首先我们来看看命令的方式:ifconfig:查看与设置IP地址.子网掩码hostname:查看与设置主机名route:     查看与设置路由信息(默认网关等) 通过文件的方式修改:/etc/sysconfig/network-scr