如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2? <Deformable Convolutional Networks>是一篇2017年Microsoft Research Asia的研究.基本思想也是卷积核的采样方式是可以通过学习得到的.作者提出了两种新的op:deformable convolution和deformable roi pooling,主要是通过给传统卷积采样点加offsets的方式来获得新的采样点.来自:https://arxiv.org

1.Forward_cpu conv_layer.cpp template <typename Dtype> void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // blobs_声明在 layer.hpp 中,vector<shared_p

2019年2月20日09:18:22 AST语法树自己写代码解析的话就比较麻烦,有现成的库可以解析PHP,就像webpack就是自己解析js的语法代码,编译成各种版本的可用代码 github https://github.com/josdejong/mathjs Extension Description mathsteps A step-by-step math solver library that is focused on pedagogy (how best to teach). Th

OpenStack之虚机热迁移代码解析 话说虚机迁移分为冷迁移以及热迁移,所谓热迁移用度娘的话说即是:热迁移(Live Migration,又叫动态迁移.实时迁移),即虚机保存/恢复(Save/Restore):将整个虚拟机的运行状态完整保存下来,同时可以快速的恢复到原有硬件平台甚至是不同硬件平台上.恢复以后,虚机仍旧平滑运行,用户不会察觉到任何差异.OpenStack的虚机迁移是基于Libvirt实现的,下面来看看Openstack虚机热迁移的具体代码实现. 首先,由API入口进入到nova/

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

卷积神经网络(CNN)解析: 卷积神经网络CNN解析 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies 参考 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应

InceptionV3代码解析 参考博文:https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65451916 读了Google的GoogleNet以及InceptionV3的论文,决定把它实现一下,尽管很难,但是网上有不少资源,就一条一条的写完了,对于网络的解析都在代码里面了,是在原博主的基础上进行修改的,添加了更多的细节,以及自己的理解.总之,是更详细更啰嗦的一个版本,适合初学者. import tensorflow as tf from d

理论部分 方法介绍 本节将详细介绍AMC的算法流程.AMC旨在自动地找出每层的冗余参数. AMC训练一个强化学习的策略,对每个卷积层会给出其action(即压缩率),然后根据压缩率进行裁枝.裁枝后,AMC算法直接对裁剪后的网络惊醒精度的测试,不经过fine-tune过程,这种精度测量结果是fine-tune后得到最优模型的精度的一中近似,而且可以加速整个训练过程. 问题定义 在深度神经网络中,通过建超每层的参数个数,达到模型压缩和加速的效果.通常有2中裁枝方法:细精度裁枝和结构化裁枝.细精度裁枝

pointnet.pytorch代码解析 代码运行 Training cd utils python train_classification.py --dataset <dataset path> --nepoch=<number epochs> --dataset_type <modelnet40 | shapenet> python train_segmentation.py --dataset <dataset path> --nepoch=<

031 删除工作表中的空行 如果需要删除工作表中所有的空行,可以使用下面的代码. Sub DelBlankRow() DimrRow As Long DimLRow As Long Dimi As Long rRow= Sheet1.UsedRange.Row LRow= rRow + Sheet1.UsedRange.Rows.Count - 1 Fori = LRow To rRow Step -1 If Application.WorksheetFunction.CountA(Rows(i

一.PWM概述: PWM(Pulse Width Modulation):脉冲宽度调制技术,通过对一系列脉冲的宽度进行调制,来等效地获得所需要波形. PWM 的几个基本概念: 1) 占空比:占空比是指在一个周期内,信号处于高电平的时间占整个信号周期的百分比,方波的占空比是50%. 2) 调制频率:周期的倒数. 3) 脉冲宽度:信号处于高电平的时间. 二.nRF51822的PWM产生: NRF51822 通过Timer.PPI 和GPIOTE 的配合实现PWM 的功能,由Timer 产生一个事件,

 一.实验内容: 通过串口发送单个字符到NRF51822,NRF51822 接收到字符后将其写入到FLASH 的最后一页,之后将其读出并通过串口打印出数据. 二.nRF51822芯片内部flash知识: EN-nRF51D 开发板使用NRF51822 芯片为nRF51822-QFAA,如下图所示,共有256KBFLASH,256 页,页大小为1024 字节. NRF51822 内部FLASH 写流程如下: 三.代码解析: main: int main(void) { ... 串口初始化 prin

一.实验内容: 配置NRF51822 的RTC0 的TICK 频率为8Hz,COMPARE0 匹配事件触发周期为3 秒,并使能了TICK 和COMPARE0 中断. TICK 中断中驱动指示灯D1 翻转状态, 即指示灯D1 以8Hz 的速率翻转状态 COMPARE0 中断中点亮指示灯D2 二.nRF51822的内部RTC结构: NRF51822 有两个RTC 时钟:RTC0,RTC1.两个RTC 均为24 位,使用LFCLK 低频时钟,并带有12 位分频器,可产生TICK.compare 和溢出

一.本实验ADC 配置 分辨率:10 位. 输入通道:5,即使用输入通道AIN5 检测电位器的电压. ADC 基准电压:1.2V. 二.NRF51822 ADC 管脚分布 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,对应的管脚分布入下图: 三.NRF51822 ADC 原理 NRF51822 的ADC 比较简单,如下图所示. 3.1.ADC 通道及预分压系数 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,在使用ADC 时,要设定ADC 的输入通道.本实验中,因为连接电位器的管脚是P0.04

 java集合框架之java HashMap代码解析 文章Java集合框架综述后,具体集合类的代码,首先以既熟悉又陌生的HashMap开始. 源自http://www.codeceo.com/article/java-hashmap-java-collection.html 签名(signature) public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Se

Kakfa揭秘 Day8 DirectKafkaStream代码解析 今天让我们进入SparkStreaming,看一下其中重要的Kafka模块DirectStream的具体实现. 构造Stream 首先,从工厂方法开始,在工厂方法createDirectStream中,有两类关键内容: fromOffset:是一个HashMap,指定我们要读取的topic和Partition. Decoder:为什么需要Decoder,是因为Kafka并不对数据有任何的处理,在发送中并不进行解码,需要在接收端

二维卷积c代码 二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241 这里直接给出参考代码: void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH, int arrW, int arrH) { int temp; for (int i=0; i<filterH+arrH-1; i++) { for (int j

Linux内核使用了源自于 Solaris 的一种方法,但是这种方法在嵌入式系统中已经使用了很长时间了,它是将内存作为对象按照大小进行分配,被称为slab高速缓存. 内存管理的目标是提供一种方法,为实现各种目的而在各个用户之间实现内存共享.内存管理方法应该实现以下两个功能: 最小化管理内存所需的时间 最大化用于一般应用的可用内存(最小化管理开销) 内存管理实际上是一种关于权衡的零和游戏.您可以开发一种使用少量内存进行管理的算法,但是要花费更多时间来管理可用内存.也可以开发一个算法来有效地管理内存

如题,今天遇到怎么一个问题, 在理论上代码是不会有问题的,但是还是报了如上的错误,把sql打印出來放到DB中却可以正常执行.真是郁闷,在百度里面 渡 了很久没有相关的解释,到时找到几个没有人回复的 "网站出现Query was empty 报错" 帖子,后来我查阅了 MYSQL常见出错代码解析大全mysql_errno()才知道是 1065:无效的SQL语句,SQL语句为空 导致的错误. 所以我们应该把重点放在sql语句上,最后发现是我的SQL语句的变量用了大写,而执行的时候该变量用了

今天我们对postmaster的以下细节进行讨论: backend的启动和client的连接请求的认证 客户端取消查询时的处理 接受pg_ctl的shutdown请求进行shutdown处理 2.与前端的交互 2.1backend的启动和client的连接请求的认证 关于backend的启动,其函数调用栈如下: PostmasterMain() |->ServerLoop() |->initMasks() |->for(;;) |->select() <--监听端口 |-&g