CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表

贪心算法#结构体 Problem Description "今年暑假不AC?" "是的." "那你干什么呢?" "看世界杯呀,笨蛋!" "@#$%^&*%..." 确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了. 作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事).非常6+7.超级女

其实目前国内几乎只要是技术岗,面试中都100%会问算法和数据结构. 这两者能快速体现候选人真实的水平,比如代码量,代码的质量,性能,思维是否有逻辑,是否灵活. 算法结果概述 1.前言 1.应用范围:机器学习.数据挖掘.自然语言处理.图形学等. 2.求职方面的考点:贪心.分治.动态规划.树.图等.而且考官非常喜欢用算法来验证你的代码水平! 2.概述 1.定义:简单的说,算法就是解决问题的方式. 2.特点:有穷性.确定性.可行性.有输入&输出. 3.基础算法: 1.穷举法:求N个数的全部排列.8皇后

对于一个给定的连通的无向图 G = (V, E),希望找到一个无回路的子集 T,T 是 E 的子集,它连接了所有的顶点,且其权值之和为最小. 因为 T 无回路且连接所有的顶点,所以它必然是一棵树,称为生成树(Spanning Tree),因为它生成了图 G.显然,由于树 T 连接了所有的顶点,所以树 T 有 V - 1 条边.一张图 G 可以有很多棵生成树,而把确定权值最小的树 T 的问题称为最小生成树问题(Minimum Spanning Tree).术语 "最小生成树" 实际上是

AlphaGo的硬件配置 最近AlphaGo与李世石的比赛如火如荼,关于第四盘李世石神之一手不在我们的讨论范围之内.我们重点讨论下AlphaGo的硬件配置: AlphaGo有多个版本,其中最强的是分布式版本的AlphaGo.根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程. 维基百科上有各种版本的AlphaGo硬件配置 : 最后一列是等级分,代表了论文送审时(2

使用Tarjan算法求解图的割点和桥. 1.割点 主要的算法结构就是DFS,一个点是割点,当且仅当以下两种情况:         (1)该节点是根节点,且有两棵以上的子树;         (2)该节点的任一子节点,没有到该节点祖先的反向边(就是说如果没有这个割点,那么这个子节点和那个祖先之间不连通); void cutpoint_Tarjan(int u,int parent) { int son; //节点m的儿子节点 ENode *ptr=(ENode *)malloc(sizeof(EN

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用 的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模

字符串查找是经典场景,也是面试中最常见的一道题. 说来惭愧,毕业3年了,才明白了kmp算法的实现,以前一直以为这类算法是基础,工作中中不会碰到[也的确没有碰到过...] 但是,对这些基本算法结构的理解是做一个工程师最基本的技能,好好学习,天天向上,在年前项目停止打酱油的日子里,敲了个bf和kmp的实现 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int bf(char *s, char* p) {

引言: 在最大流(一)中我们讨论了关于EK算法的原理与代码实现,此文将讨论与EK算法同级别复杂度(O(N^2M))的算法--Dinic算法. Dinic算法用到的思想是图的分层结构,通过BFS将每一个节点标出层次后DFS得到当前增广路.然后继续在残留网络中进行BFS分层,当汇点不在层次网络时(没有连通弧了),算法结束. Dinic算法结构: 0.初始化(边表) 1.BFS分层--汇点不在层次网络中跳出 2.DFS寻找增广路 3.输出最大流 关于初始化: 在最大流(一)中,在MLE的情况下我们舍弃

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

以JAVA为例 Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

Delaunay三角网,写了用半天,调试BUG用了2天……醉了. 基本思路比较简单,但效率并不是很快. 1. 先生成一个凸包: 2. 只考虑凸包上的点,将凸包环切,生成一个三角网,暂时不考虑Delaunay三角网各种规则.将生成的三角形放进三角形集合 Triangles 中: 3.将其它非凸包上的点全都插入.每插入一个点 ptA,都要判断被插入的点存在于 Triangles 集合的哪个三角形(trianA)之内,并将 ptA 与此三角形的三个点进行连接,删除 trianA,并将新生成的三角形加入

Raft是一种为了管理日志复制的一致性算法.它提供了和Paxos算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和Paxos不同,使得Raft算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统.为了提升可理解性,Raft将一致性算法分解成几个关键的模块,例如领导选举,日志复制和安全性.同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态和数量.从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft算法比Paxos算法更容易学.Raft算法还包括了新的机制来允许集群成员的动态改变,让利用重叠的大多数来保证安全性. Raf

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模型

从结构化程序设计角度出发,程序有三种结构:   顺序结构: JAVA的基本结构就是顺序结构,除非特别指明,否则就按照顺序一句一句执行顺序结构是最简单的算法结构,语句与语句之间,框与框之间是按从上到下的顺序进行的,它是由若干个依次执行的处理步骤组成的,它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构.顺序结构在程序流程图中的体现就是用流程线将程序框自上而地连接起来,按顺序执行算法步骤. 选择结构: if(条件表达式){ 语句: } 意义:if语句对条件表达式进行一次测试,若测试为真,则执行下面的语句,否

1.前言 本文所述关于内存管理的系列文章主要是对陈莉君老师所讲述的内存管理知识讲座的整理. 本讲座主要分三个主题展开对内存管理进行讲解:内存管理的硬件基础.虚拟地址空间的管理.物理地址空间的管理. 本文将主要以X86架构为例来介绍伙伴算法和slab分配 2.伙伴算法概述 块链表 Linux的伙伴算法将所有的空闲页面分成MAX_ORDER+1(MAX_ORDER默认大小为11)个块链表 每个链表中的一个节点指向一个含有2的幂次个页面的块,即页块或简称块 图 伙伴算法结构实例图 0:每个页块的大小为

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch

概述 泛型算法: 称它们为"算法", 是因为它们实现了一些经典算法的公共接口, 如搜索和排序; 称它们是"泛型的", 是因为它们可以用于不同类型的元素和多种容器类型, 不仅包括标准库类型, 还包括内置的数组类型. 大多数算法都定义在algorithm中, 标准库还在头文件numeric中定义了一组数值泛型算法. 一般情况下, 这些算法并不直接操作容器, 而是遍历有两个迭代器指定的一个元素范围来进行操作. 泛型算法本身不会执行容器的操作, 它们只会运行与迭代器之上,

一致性算法Raft详解 背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用了该算法作为数据的一致性同步,虽然现在很广泛使用的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使用的ZAB(Zookeeper