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

论文地址:在长短时记忆中学习内在的稀疏结构 论文代码:https://github.com/wenwei202/iss-rnns 引用格式:Wen W, He Y, Rajbhandari S, et al. Learning intrinsic sparse structures within long short-term memory[C]. nternational Conference on Learning Representations, 2018. 摘要 模型压缩对于递归神经网络

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框

SeetaFaceEngine是开源的C++人脸识别引擎,无需第三方库,它是由中科院计算所山世光老师团队研发.它的License是BSD-2. SeetaFaceEngine库包括三个模块:人脸检测(detection).面部特征点定位(alignment).人脸特征提取与比对(identification). 人脸检测模块:基于一种结合经典级联结构和多层神经网络的人脸检测方法实现,其所采用的漏斗型级联结构(Funnel-Structured Cascade,FuSt)专门针对多姿态人脸检测而设

目录 设计模式背景和起源 设计模式是什么 Go语言模式分类 个人观点 Go语言从面世就受到了业界的普遍关注,随着区块链的火热Go语言的地位也急速蹿升,为了让读者对设计模式在Go语言中有一个初步的了解和概念,本偏对Go语言中的设计模式进行了整合和归纳,希望能对大家的学习起到一定的帮助. 设计模式背景和起源 在介绍设计模式的起源之前,我们先要了解一下模式的诞生与发展.与很多软件工程技术一样,模式起源于建筑领域,毕竟与只有几十年历史的软件工程相比,已经拥有几千年沉淀的建筑工程有太多值得学习和借鉴的地方

Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection ECCV2018 总结: 文章借鉴了SPP的思想并通过MSCA(multi-scale context aggregation)模块进行特征融合从而提出PFPNet(Parallel Feature Pyramid Network)算法来提升目标检测的效果. 1.使用spp模块通过扩大网络宽度而不是增加深度来生成金字塔形特征图 2.提出msca模块,有效地结合了大不相同规模的上下文信息 3

(一)数据抓取概要 为什么要学会抓取网络数据? 对公司或对自己有价值的数据,80%都不在本地的数据库,它们都散落在广大的网络数据,这些数据通常都伴随着网页的形式呈现,这样的数据我们称为非结构化数据 如果我们能想出办法,把这些非结构化的数据转化为结构化的数据,在跟自己的本地数据库做匹配,做交叉分析,让它们关联起来,从而我们就能提炼出我们需要的有价值的数据. 如何将非结构化的数据转化为结构化的数据呢? 必须通过ETL的方法(数据抽取,转化.存储) (二)抓取的逻辑-ETL ETL是什么? ETL是三

目录 1.决策树原理 2.决策树应用示例 2.1)收集数据 2.2)探索和准备数据 2.3)训练模型 2.4)评估模型性能 2.5)提高模型性能 通过自适应增强算法(boosting) 将惩罚因子分配到不同类型的错误上 1.决策树原理 决策树:树形结构流程图(漏斗型),模型本身包含一些列逻辑决策.数据分类从根节点开始,根据特征值遍历树上的各个决策节点. 几乎可应用于任何类型的数据建模,且性能不错.但当数据有大量多层次的名义特征或者大量的数值特征时,可能会生成一个过于复杂的决策树. 递归划分/分而

前端 CSRF 跨站请求伪造 客户端添加伪随机数,后台验证 验证码 中间人攻击 SSL证书加密 xss(跨站脚本攻击)漏洞,微软的字符检验(自动) 文本展示编码处理 做标签展示的文本尤其过滤脚本 Cookie HttpOnly HttpOnly情况下js不能操作cookie,在一定情况下能够保证安全性 域设置 cookie域匹配(domian match)原则:Domain 形如.abc.com的cookie,会被发送给所有abc.com在80端口上的子域请求.反之不行. 最小化授权 Secur

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body > *:last-child { margin-bottom: 0 !important; } a { color: #4183C4; } a.absent { color: #cc0000; } a.anchor { display: block; padding-left: 30px; margin-left: -30px; cursor: pointer; position: absolute

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

Paper: Practical Black-Box Attacks against Machine Learning 一.介绍 概况:Ian Goodfellow大神研究如何在不知道model内部结构和训练数据集的情况下(黑盒),产生adversarial example误导DNN分类器. 成果: 1)需要一个“人造”数据集,用于训练“替代”model,如何产生? 2)对不同DNN攻击 3)减少query的方法,在训练“替代”model时 4)为什么可以用“替代”model,附录B中解释 二.

20155206赵飞 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能1,2,3 . 1:LED闪烁实验 一.实验目的  学习GPIO原理  掌握Z32安全模块驱动LED的工作原理 二.实验内容 学习GPIO原理,阅读<ARM cortex-m0权威手册>(详见目录Z32开发指南\3.参考资料),参考Z32HUA_DEMO工程函数库(详见Z32开发指南\2.软件资料),通过设置GPIO0来控制核心板上L2灯的亮灭. 三.预备知识 

code:https://github.com/chantera/bicnn-mi Yin的这篇论文提出了一种叫Bi-CNN-MI的架构,其中Bi-CNN表示两个使用Siamese框架的CNN模型:MI表示多粒度的交互特征.Bi-CNN-MI包含三个部分: 句子分析模型 (CNN-SM) 这部分模型主要使用了上述Kal在2014年提出的模型,针对句子本身提取出四种粒度的特征表示:词.短ngram.长ngram和句子粒度.多种粒度的特征表示是非常必要的,一方面提高模型的性能,另一方面增强模型的鲁棒

需要搭建一个比较复杂的CNN网络,希望通过预训练来提高CNN的表现. 上网找了一下,关于CAE(Convolutional Auto-Encoders)的文章还真是少,勉强只能找到一篇瑞士的文章. Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction 干货少,不过好歹有对模型的描述,拿来看看. 概述: 本文提出了一种卷积神经网络的自编码表达,用于对卷积神经网络进行预训练. 具体内容: 原文废话挺多,我只关心

研究了一下,其实只要双击表,选择columns,再双击在你所要设为自增型的键上(比如你的id)或者右键选择Properties,弹出一个ColumnProperties 对话框,我们看到有标识 identify,勾选即可.   Columns 的UI上有一个漏斗型 的图标 Customize columns and filters 点击以后选择你要的列,里面有:default 和identity 选中后,以后表格能只需要打勾就行了.   在CDM中是不能设置主键自增属性的,只有在PDM中才能设置

本文由DataFun社区根据微软亚洲研究院视觉组Lead Researcher Jifeng Dai老师在2018 AI先行者大会中分享的<Recent Advances on Object Detection in MSRA>编辑整理而成. 今天分享的内容会从以下几个方面进行,首先是R-FCN and its extensions,然后是Deformable Conv Nets and its extensions,接着是我们在Video object detection方面所做的工作,最后

一.SPI是一种常用的串行通信接口,与UART不同的地方在于.SPI可以同时挂多个从机,但是UART只能点对点的传输数据,此外SPI有四条线实现数据的传输,而UART采用的是2条实现串行数据的传输 1.SPI的主从机的接口模型 (master和slave在时钟的上升沿采样,下降沿发送数据.数据从最高位(MSB)开始发送.) 用3条通讯总线和1条片选线. MOSI:Master Output Slave Input,顾名思义,即主设备输出/从设备输入.数据从主机输出到从机,主机发送数据. MISO

变成实际上是一个过程的提现,每个过程都是有多个流程块组成. 比如:判断是否下雨的过程 1.布尔值 在第一章最后举例了比较操作后,最终返回的结果 True or False True 和 False是一组布尔值,并且注意的是首字母大写 布尔值可以和其他数据类型一样存放在变量里,另外也可以用作表示两组数据是否相等 2.比较操作符 "比较操作符"比较两组数据,最后的结果就是布尔值 通过这些操作符比较后,最终得出的结果是布尔值 例如: print(1==1) 返回True print(2!=2