一.特点 1.对AlexNet改进,在第一个卷积层用了更小的卷积核和stride 2.多尺度训练(训练和测试时,采用整张图的不同尺度) 由此,VGG结构简单,提取特征能力强,应用场景广泛 由单尺度测试结果对比: 二. 不同结构的对比 VGG一共提供了6个网络版本,一次探究不同网络的效果对比. 下面简要分析一下各个版本的网络配置细节: 结构 A:与 AlexNet 类似,卷积层分为5个stage,3个全连接层,不同的是,卷积层用的都是3x3大小的卷积核: 结构 A-LRN:保留 AlexNet 中

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

cnn发展史 这是imageNet比赛的历史成绩 可以看到准确率越来越高,网络越来越深. 加深网络比加宽网络有效的多,这已是公认的结论. cnn结构演化图 AlexNet 诞生于2012年,因为当时用了两个GPU(硬件设备差),所以结构图是2组并行 网络结构总共8层,5个卷积层,3个全连接层,最后输出1000个分类 分层结构图 简单解释如下: conv1:输入为224x224x3,96个shape为11x11x3的卷积核,步长为4,输出55x55x96的特征图,(224-11)/4+1,padd

Faster R-CNN 论文:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 发表时间:2016 发表作者:(Microsoft)Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 发表刊物/会议:NIPS 论文链接:论文链接 论文代码:Matlab版本点击此处,Python版本点击此处 2015 年微软研究院的任少庆.何恺明以及

前言: 虽然个人专攻.NET方向,不过由于个人是干教育行业的,方方面面的东西,不能说都必须精通,但肯定多少都会涉及到. 一个菜鸟学员,从啥都不会,经过一步步学习,最后到企业上手掌管一个模块甚至一个项目,这期间的艰难也只有他自己知道. 也正是如此,真心觉得一套系列性的文档是多么重要,因此决定整理一下所有知识点,还有网上热销的书籍,以及那些简明扼要的例子,搞一个系列性的参考文档. 这套所谓的“Java企业实训”,也算是给自己一个深造基础的机会吧. 各位觉得还不错的,点点赞啥的,多一分支持 多一分鼓励

ubuntu经常提示要更新内核,更新几次后 /boot目录就满了,再更新就提示目录没空间了,这时候就需要删除不用的老旧内核,之前都是uname, grep, dpkg之类的命令一条条敲,然后用眼睛看需要apt-get --purge remove哪几个版本的内核,后来在网上找到一个小脚本,可以自动完成这些动作,特记录: -]\+\)/\/")"'/d;s/^[^ ]* [^ ]* \([^ ]*\).*/\1/;/[0-9]/!d')

今天学习之前剩下的一个问题:CSS的position属性.首先归纳出和position相关的问题: position作为一个属性,它一共有哪几个属性值? position常用的属性值有哪几个?分别有什么特点? 第一个问题:position作为一个属性,它一共有哪几个属性值? 对于position属性,他一共有5个值,分别是 static:默认值.没有定位,元素出现在正常的流中. relative:生成相对定位的元素,相对于其正常位置进行定位.正常位置也就是指如果没有position属性它会出现的

转自:http://blog.csdn.net/wwj_748/article/details/8868640 Android面试题目及其答案 1.Android dvm的进程和Linux的进程, 应用程序的进程是否为同一个概念 DVM指dalivk的虚拟机.每一个Android应用程序都在它自己的进程中运行,都拥有一个独立的Dalvik虚拟机实例.而每一个DVM都是在Linux中的一个进程,所以说可以认为是同一个概念. 2.sim卡的EF文件有何作用 sim卡的文件系统有自己规范,主要是为了和

JS的ES6已经出来很久了,作为前端工程师如果对此还不熟悉有点说不过去.不过如果要问,Promise原生的api一共有哪几个?好像真的可以难倒一票人,包括我自己也忽略了其中一个不常用的API Promise.race.我们来瞧一下MDN对Promise的讲解: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Promise 来看一下Promise的方法和prototype列表: [1

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

安装如下方法安装python2.7: yum install –y python27 python27-devel python-docutils cd /usr/bin/ rm -rf python cp python2.7 python 出现yum错误:No module named yum 解决方法,查看 /usr/bin下python有哪几个版本 ll /usr/bin 我这里是:2.6 和 2.7 (刚安装的)由于yum命令不兼容python2.7,需修改/usr/bin/yum文件,

事情是这样的,今天上午,后端同学 clone 了我们的一个小程序项目,希望到自己的电脑上跑起来. 然而,令人尴尬的是,他在 npm install 之后,项目并没有如愿运行,并抛出一个大大的错误. 后来, 另一个前端同学灵机一动,将自己的 node_modules 拷给了他,小程序终于如愿在他电脑上跑了起来.此后我们群里有了下面的对话: 本人自认为脸皮还算不薄,但是说我们的 node_modules 是祖传的,确实令人难以招架..痛定思痛,为了防止被后端同学,乃至以后新来的前端同学 diss,我

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

镜像简介   重要说明:保持数据库镜像运行.如果您关闭数据库镜像,则必须执行完全备份并还原数据库以重建数据库镜像.   一. 简介 SQL SERVER 2005镜像基于日志同步,可良好实现故障转移.每个数据库镜像配置均包含一个主体服务器(包含主体数据库).一个镜像服务器(包含镜像数据库)和一个见证服务器(可选). 主体服务器和镜像服务器要求是独立的服务器实例. 主体服务器和镜像服务器的角色是相对的,可以自动或者手动地将主体服务器与镜像服务器的角色互换. 与主体服务器和镜像服务器不同的是,见证服

出现yum错误:No module named yum 解决方法,查看 /usr/bin下python有哪几个版本 ll /usr/bin 我这里是:2.6  和  2.7 (刚安装的) 由于yum命令不兼容python2.7,需修改/usr/bin/yum文件,将第一行由“#!/usr/bin/python”改为“#!/usr/bin/python2.6"

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类: (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边

20154312 曾林 0.写在前面 AV厂商检测恶意软件的方式主流的就三种: 基于特征码的检测 启发式恶意软件检测 基于行为的恶意软件检测 我们要做的就是让我们的恶意软件没法被这三种方式找到,也就是免杀.具体的手段有: 改变特征码 如果你手里只有EXE 有shellcode(像Meterpreter) 有源代码 改变行为 通讯方式 操作模式 非常规方法 1.实践 1.0实验系统环境 靶机: 系统:Windows7 x64 杀软:360安全卫士 V11.4.0.2049 攻击机: Kali 虚拟