一.YOLO-v4概念 如果想要了解和认识yolo-v4的基本概念,首先要提的就是它的基础版本yolo-v1,对于yolo来说,最经典的算是yolo-v3.如果想要了解它的由来和历史的话,可以自行搜索.那么接下来,就先从yolo-v1入手各方面来介绍对比一下yolo-v4. 1.yolo-v1结构设计 原论文地址:https://tuzishenshi.lanzoui.com/iMMu2s92w4f 图1.网络结构图 yolov1网络结构图是由24个卷积层.2个全连接层构成,其作者也说过灵感来自

http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ Android Ndk and Opencv Development 3 NOV 18TH, 2013 Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容:

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.

YOLO-v4 口罩识别 一.YOLO-v4概念 如果想要了解和认识yolo-v4的基本概念,首先要提的就是它的基础版本yolo-v1,对于yolo来说,最经典的算是yolo-v3.如果想要了解它的由来和历史的话,可以自行搜索.那么接下来,就先从yolo-v1入手各方面来介绍对比一下yolo-v4. 1.yolo-v1结构设计 原论文地址:https://tuzishenshi.lanzoui.com/iMMu2s92w4f 图1.网络结构图 yolov1网络结构图是由24个卷积层.2个全连接层

开题报告的摘要是表格形式,之前需要一个一个字的敲入,十分不方便修改. 所以百度了一下方法.现总结如下: 达到的效果 1 将这段文字复制粘贴到word中,在word文件中的每一个字与字之间插入空格.如何在word文件中的每一个字与字之间插入空格? 全选文字,使用WORD中的查找替换功能(快捷键是CTRL+H) 查找内容:?替换为:^&空格   (键盘空格键输入空格,想输几个都行)高级选项勾选使用通配符,全部替换. 2 将上一步中得到的文字复制粘贴到txt中,按照摘要表格中对应的列数分行. 3 再将

  Just_Do_IT! N:8A:8B:7C:6D:8总分:37   Miracle-House N:8A:6B:7C:6D:8总分:35   Spring_Four N:7A:7B:8C:8D:6总分:36 ymm3 N=7A=7B=7C=7D=7总分=35      对不队 N:7A:6B:7C:6D:7   WAP6 N:8 A:6B:7C:7D:7总分:35 开拓者研发团队 N:7A:6B:7C;7D:8总分:35 F4+2 N:7A:8B:7C:6D:8总分:36   Dare_T

目前在写大论文的过程中,需要在偶数页中插入一个空白页,但是又不想在下面加上页码,所以采用通常的方式并不妥,所以就用到了这篇博文中内容,采用奇偶页的方式插入空白偶数页,而且偶数页也不会在上面出现任何的字迹. 在前一页是奇数的基础上 接下来的一页也是 奇数页,如果想 偶数页打印时是空白(可以预览到),但是word中直接查看不到,就仿佛不存在的话,可以如下操作: 1.在将要插入空白偶数页的前一页(奇数页)的末尾,插入一个连续分节符: 2.设置偶数页后面的那一页,为奇数页. 在偶数页下一页重新进行页面设

最近自己在忙着开题,中文环境真的是emm 以下只针对北大的毕业论文模板,至于其他的中文环境没有尝试 主要是用不同的latex编辑器会报不同的错误,当然我最后还是统一成了pdflatex,经过无数次尝试觉得这个是最友好的 当然前提是要安装texlive-full,没有安装的小伙伴自行安装,安装完了之后 统一成pdflatex编译器,将windows上的所有的字体拷贝过来,按照如下链接进行安装配置 https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/

一.项目概述 该项目拟采用Jsoup对大学生三大考试(考研.考公务员.考教师资格证)进行消息搜集,研发完成一款轻量级的信息展示APP,本项目主要的创新点在于可以搜集大量的考试信息,对其进行一个展示,而且可以由用户自己创建与发布话题,众用户进行讨论,即组成一个小组,对信息进行一个补充,以求研发完成一个最快最全的信息展示平台. 二.立论依据(项目定位) 1.研究意义  现今社会,对于大多数大学生主要有三大选择:考研,考公务员,考教师资格证,而我们却很难第一时间做出最适合自己的选择,且在选择后无法最快

一.本团队项目的NABCD评分结果汇总 小组名 N A B C D 总分 Just_Do_IT! 9 7 8 7 9 40 A-Pancers 8 8 8 9 7 40 ymm3  8 9 9 8 9 43 Spring_Four  9 8 8 7 7 39 F4+2 8 7 8 7 8 37 WAP6 8 9 9 8 9 43 Blue_Flke 8 8 8 8 8 40 对不队 7 7 8 7 8 37 Dare_To_Dream 9 8 8 5 8 38 开拓者研发团队  8 9 8 9

小组名 N A B C D 总分 Just_Do_IT! 8 8 9 9 8 42 Miracle-House 8 8 7 8 8 39 ymm3  9 8 8 8 8 41 Spring_Four  8 8 8 7 7 38 F4+2 9 8 8 9 8 42 WAP6 7 8 8 7 7 37 Blue_Flke 7 8 6 6 7 34 为梦想,永不止步  8 8 8 7 8 39  对不队 7 8 8 7 8 38  Dare_To_Dream 8 8 8 7 9 40  开拓者研发团队

1,举例如下,打开空白word,设计一个20列的表格.任意一段文字. 2,选中这段文字,点击替换按钮.查找内容为“?”,替换为“^&,”(后面是逗号),并勾选“使用通配符”. 3,全部替换得到用逗号隔开的一段文字 4,选中文字,“插入”——“表格”——“文本转换成表格”,输入表格的列数,文字分隔为逗号. 5,得到如下插入文字的表格,整体复制到原来的空白表格中即可.

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转自:http://www.cnblogs.com/niyw/archive/2010/10/31/1863908.html前言 前段时间忙了一阵子Google Earth,这周又忙了一阵子架构师论文开题报告,现在终于有时间继续<WPF之路>了.先回忆一下上篇的内容,在<从HelloWorld到WPF World>中,我们对WPF有了个大概的了解,并了解了初学WPF时应该从哪些知识点入手.今天我们就从最基本的知识点之一布局系统来继续学习WPF,主要包括如下内容. 0,什么是布局 1

CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学

Functional mechanism: regression analysis under differential privacy 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-10 1 背景 当今社会,互联网技术正日益深入人们的生活.随着网络和信息化产业的迅猛发展,数据以前所未有的速度不断地增长和累积,大数据已经成为学术界和产业界的热点,同时改变着人们的日常生活.在大数据背景下,数据量相对以往有了质的飞跃.同时,人们对信息处理的速度.信息来源的多样性信息处理的价值