目录 - 作用: - 用法: - 可选项及含义: - 使用实例: - 作用: Generate lattices using GMM-based model. 生成基于GMM模型的lattice词格) - 用法: Usage: gmm-latgen-faster [options] model-in (fst-in|fsts-rspecifier) features-rspecifier lattice-wspecifier [ words-wspecifier [alignments-wspe

FASTER 在过去十年中,云中的数据密集型应用程序和服务有了巨大的增长.数据在各种边设施(例如,设备,浏览器和服务器)上创建,并由云应用程序处理用来获得数据价值或做出决策.应用程序和服务可以处理收集的数据,也可以实时监控数据.这些应用程序通常是更新密集型的,并且涉及大量的状态,超出了适合主存储器的处理能力.但是,它们在其访问模式中显示出重要的时间局部性(时间局部性解释维基百科=>https://en.wikipedia.org/wiki/Locality_of_reference).一种用于点

题目: Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 题解: 考虑到要求用O(nlogn)的时间复杂度和constant space complexity来sort list,自然而然想到了merge sort方法.同时我们还已经做过了merge k sorted list和merge 2 sorted list.这样这个问题就比较容易了. 不过这道题要找linkedlist中点,那当然就要用最经典的

因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt

tornadomeet 前景检测算法_4(opencv自带GMM) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接),在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法,但效果不是很好,下面来体验下opencv自带2个gmm算法. opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/

来源于:http://www.cnblogs.com/rootq/archive/2009/02/11/1388043.html SQL> select count(*) from t;COUNT(*)----------5442048****************************SQL> alter table t1 nologging;SQL> insert /*+append*/ into t12 select * from t;5442048 rows created.

把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的

操作系统: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ cat /etc/issue Ubuntu LTS \n \l Python版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python --version Python pip版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ pip --

这是我在逛 Stack Overflow 时遇见的一个高分问题:Why is processing a sorted array faster than an unsorted array?,我觉得这是一个非常好的用来讲分支预测(Branch Prediction)的例子,分享给大家看看 一.问题引入 先看这个代码: #include <algorithm> #include <ctime> #include <iostream> #include <stdint

X86处理器包含两种类型的浮点数寄存器.第一种使用8个浮点寄存器组成浮点寄存器栈,另一种为向量寄存器(XMM,YMM),它们对于单双精度的处理是不同的.本文将讨论两种模式下的浮点数计算速度问题. 一.当我们编译32位程序时,使用的是x87指令集,即使用浮点寄存器堆栈进行浮点计算.此种情况下,单精度与双精度的处理是统一的,故计算速度上没有差异.我们可以做如下验证: float a,b,c; c=a*b; 汇编: fld dword ptr [a] //将a加载到浮点栈顶,即ST(0)=a; fmu

Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016   Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接:http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf Code : https://github.com/zhangliliang/RPN_BF/tree/RPN-pedestrian 摘要:行人检测被人 argue 说是特定课题,而不是general 的物体检测.虽然最近的深度物体

如何才能将Faster R-CNN训练起来? 首先进入 Faster RCNN 的官网啦,即:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛... 按照官网安装教程,安装基本需求. Installation (sufficient for the demo) Clone the Faster R-CNN repository # Make

SQL> select count(*) from t;COUNT(*)----------5442048****************************SQL> alter table t1 nologging;SQL> insert /*+append*/ into t12 select * from t;5442048 rows created.Elapsed: 00:00:55.73****************************SQL> create ta

* Be sure you really need to speed things up. Many of the ideas here are simple to try, but others will necessarily add some complexity to your application. So be sure your searching speed is indeed too slow and the slowness is indeed within Lucene.

首先放R-CNN的原理图 显然R-CNN的整过过程大致上划分为四步: 1.输入图片 2.生成候选窗口 3.对局部窗口进行特征提取(CNN) 4.分类(Classify regions) 而R-CNN的缺陷就在于对每个候选窗口都要进行特征提取,造成了计算时间成本很大. 再放Fast R-CNN的原理图 Fast R-CNN的提高速度的关键就在于将proposal的region映射到CNN的最后一层conv layer的feature map上,意味着一张图片只需要进行一次特征提取. 而既然R-CN

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

序: 在之前的测试中,我们比较了四种读入方式,发现使用读入优化是最快的选择,但是我们知道fread()是比它更快的方法.这一次,我们对比四种读入优化,探寻C++读取速度的极限. 分别是getchar()两种方式以及fread()两种方式. 测试数据为1e5,1e6,1e7的大小,每次测试循环5次或7次,力求测试结果的稳定性.(共测试6次) 首先是两种getchar()读入,由于在之前的测试中出现过,故只附代码. inline void read1(int &curr) { static char

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F

转载:http://www.jianshu.com/p/a1cc8f2e0877 较长的构建时间将会减缓项目的开发进度,特别是对于大型的项目,app的构建时间长则十几分钟,短则几分钟,长的构建时间已经成了开发瓶颈,本篇文章根据Google官方文档,加上自己的一些理解提供一些提升app构建速度的优化建议. 1. 为开发环境创建一个变体 有许多配置是你在准备app的release 版本的时候需要,但是当你开发app的时候是不需要的,开启不必要的构建进程会使你的增量构建或者clean构建变得很慢,因此

转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti