1:SSD更具体的框架如下: 2: Prior Box 缩进在SSD中引入了Prior Box,实际上与anchor非常类似,就是一些目标的预选框,后续通过softmax分类+bounding box regression获得真实目标的位置.SSD按照如下规则生成prior box: 以feature map上每个点的中点为中心(offset=0.5),生成一些列同心的prior box(然后中心点的坐标会乘以step,相当于从feature map位置映射回原图位置) 正方形prior box

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我

首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上参考的代码的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 为什么要使用pytorch复现呢,因为好多大佬的代码对于萌新真的不友好,看半天看不懂,所以笔者本着学习和练手的目的,尝试复现下,并分享出来帮助其他萌新学习,大佬有兴趣看了后可以提些建议~ 然后对ssd原理感兴趣的同学可以参考我的这篇博客https://www.cnblogs

SSD算法 2016  出的目标检测算法 SSD效果主要有三点: 1.多尺度 2.设置了多种宽高比的(anchor box)default box 3.数据增强 1.1  设置 default box就是用来确定特征图上每个像素点实际的有效感受野的label的 SSD本质上就是对所有滑动窗口进行分类和回归

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行

SIFT算法中,在DoG空间找到极值点后,需要对极值点进行修正,本文主要详细的讲解一下为什么需要修正,以及如何对极值点进行修正. 下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别 利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值. 首先来看一个一维函数插值的例子(如图): 这个图中,我们清晰的看到,离散空间的极值点和连续空间的极值点并不是同一个点 我们对函数f(x)使用泰勒级数,将其展开为: 注:此处说一下离散空间的一阶导和二阶导的求法: 然后对f(x)求导,可以

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲 内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于