nwu_NBL
论文笔记——RefineDet
XJTU_Bugdragon | 西北大学 | 发表于2018-07-19

会议:CVPR 2018 标题:《Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet 主要思想​​​​ 引入two stage类型的object detect...

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nwu_NBL
论文笔记——CFENet
XJTU_Bugdragon | 西北大学 | 发表于2018-07-17

会议:CVPR 2018 标题:《CFENet: An Accurate and Efficient Single-Shot Object Detector for Autonomous Driving》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1806.09790v1 代码链接:暂无 Abstract          目标检测器检测小目标的能力和检测速度对于自动驾驶来说是...

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king921004
使用ELK搭建查询工具
Kthemis | 中国人民公安大学 | 发表于2018-07-05

安装JAVA8 下载elasticsearch到电脑 修改配置使可远程访问 创建索引 安装分词插件 ./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-pinyin-6.3.0.z...

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king921004
bash命令行文本处理技巧
Kthemis | 中国人民公安大学 | 发表于2018-07-04

一、sed 删除不包含指定字符串的行 sed '/^((?!xxx).)*$/d' file//删除文本中不包含xxx的行 二、awk

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king921004
常用正则表达式
Kthemis | 中国人民公安大学 | 发表于2018-07-04

匹配不包含某个字符串的行 ^((?!hello).)*$ //如果包含hello字符串会被匹配处理

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nwu_NBL
池化(pooling)
XJTU_Bugdragon | 西北大学 | 发表于2018-07-03

Maxpool Layer1.前向传播    最大子采样函数取区域内所有神经元的最大值(max-pooling)。以下图为例,输入数据X为4*4,采样核size为2,stride为2,no padding。输入数据大小类似卷积层的计算方法,(input_width+2*pad-pool_size)/stride+1。前向传播中不仅要计算pool区域内的最大值,还要记录该最大值所在输入数据中的位置,...

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nwu_NBL
滤波(filtering)与卷积(convolution)的区别
XJTU_Bugdragon | 西北大学 | 发表于2018-07-03

滤波(filtering)滤波操作就是图像对应像素与掩膜(mask)的乘积之和。滤波步骤:对原始图像的边缘进行某种方式的填充(一般为0填充)。将掩膜划过整幅图像,计算图像中每个像素点的滤波结果。滤波计算公式:如下图,有一张图片和一个掩膜。像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算:其中,G(i,j)是图片中(i,j)位置像素经过滤波后的像素值。当掩膜中心m5位置移动到图像(i,j)像素位置时,...

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具体错误信息如下: jiankunking@ubuntu:~/software/elasticsearch$ ./bin/elasticsearch [2017-03-23T18:14:05,880][INFO ][o.e.n.Node ] [] initializing ... [2017-03-23T18:14:06,151][INFO ][o.e.e.Nod...

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nwu_NBL
综述:深度学习时代的目标检测算法
XJTU_Bugdragon | 西北大学 | 发表于2018-06-30

更新算法至2017.12.31目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类:two stage的目标检测算法;one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框,再通过卷积神经网络进行样本分类;后者则不用产生候选框,直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异,在性能上也有不同,前者在检测准确率和定位精度上占优,后者在算法速度上占优。目标检测算法脉络1....

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nwu_NBL
深度学习时代目标检测的一般指南
XJTU_Bugdragon | 西北大学 | 发表于2018-06-30

主要内容:图像分类和目标检测的区别深度学习目标检测器的组成:包含不同目标检测架构的区别和基本模型之间的区别如何使用预训练模型进行深度学习目标检测如何从一个深度学习模型中过滤或者忽略一些预测类别向深度神经网络增加类别或从中删除类别时常见的误区和误解图像分类和目标检测的区别图像分类特点:一个图像的类别标签输出目标检测特点:输出一个边界框列表,或者一幅图像中每个对象的(x,y)坐标与每个边界框关联的类别...

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