深度剖析YOLO系列的原理 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/12072225.html 目录 1. YOLO的作用 2. YOLO(v1,v2,v3)的技术演化 1. YOLO的作用 yolo是当前目标检测最顶级的算法之一,v1版本是2016年提出来的,v2是2017年提出来的,v3是2018年提出的. 官网地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 说它最牛掰,有

所谓的小目标,要看是绝对小目标(像素),和相对小目标(相对原图的长宽来看的).大目标小目标只跟receptive field(感受野)有关,cnn本身可以检测任何尺度的物体.ssd对小目标检测不太适用,但R-FCN速度和鲁棒存在问题. 小目标分为很多种,背景单一还是比较好做的.有一篇小人脸检测用的是 fullyconvolutionalnetwork(FCN) + ResNet ,此篇论文检测小目标用了其周边的信息,如头发,肩膀. 小目标像素特征少,不明显,因此和大目标相比,小目标的检测率低,这

我们在FL Studio"通道设置按钮"上右击鼠标就会弹出一个设置菜单,它包含了通道操作的各种常用命令.下文小编将会为大家详细讲解这些命令的具体作用,一起来学习吧! 1.首先,我们来看一下这些常用的命令,如下图: 2.在上图中,我们可以看到通道设置上的命令是钢琴卷轴.它的作用是将音符发送到钢琴卷轴或打开钢琴卷轴.当没有音符被发送到钢琴卷轴中时,它显示的是"发送到钢琴卷轴":当已经有音符发送到钢琴卷轴中时则显示"钢琴卷轴". 3.重命名/着色,它的

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne

START:Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础理论 1.1 常见的分布式日志收集系统 Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用. Chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统.这是构建在 hadoop 的 hdfs 和 map/reduce 框架之上的,继承了

flume 1.4的介绍及使用示例 本文将介绍关于flume 1.4的使用示例,如果还没有安装flume的话可以参考:http://blog.csdn.net/zhu_xun/article/details/16958385 在进行使用示例说明之前,先请大家先明确flume中的Source和Sink以及Channel的概念. flume-ng是flume的新版本的意思,其中“ng”意为new generate(新一代),目前来说,flume 1.4(也就是flume-ng)是最新的版本. 一.f

本文主要分析MII/RMII/SMII,以及GMII/RGMII/SGMII接口的信号定义,及相关知识,同时本文也对RJ-45接口进行了总结,分析了在10/100模式下和1000M模式下的设计方法. MII接口提供了MAC与PHY之间.PHY与STA(Station Management)之间的互联技术,该接口支持10Mb/s与100Mb/s的数据传输速率,数据传输的位宽为4位.提到MII,就有可能涉及到RS,PLS,STA等名词术语,下面讲一下他们之间对应的关系.所谓RS即Reconcilia

DatagramChannel 最后一个socket通道是DatagramChannel.正如SocketChannel对应Socket,ServerSocketChannel对应ServerSocket,每一个DatagramChannel对象也有一个关联的DatagramSocket对象.不过原命名模式在此并未适用:“DatagramSocketChannel”显得有点笨拙,因此采用了简洁的“DatagramChannel”名称.正如SocketChannel模拟连接导向的流协议(如TCP/

本文主要分析MII/RMII/SMII,以及GMII/RGMII/SGMII接口的信号定义,及相关知识,同时本文也对RJ-45接口进行了总结,分析了在10/100模式下和1000M模式下的设计方法. MII接口提供了MAC与PHY之间.PHY与STA(Station Management)之间的互联技术,该接口支持10Mb/s与100Mb/s的数据传输速率,数据传输的位宽为4位. 提到MII,就有可能涉及到RS,PLS,STA等名词术语,下面讲一下他们之间对应的关系. 所谓RS即Reconcil

滑动窗口的工作方式 窗口通知: 发送端维护发送窗口大小(不在包中传输),接收端在ACK中告知接收窗口大小: 发送窗口初始是发送缓冲区大小,接收窗口初始是接收缓冲区大小:缓冲区决定窗口的最大值: 发送窗口一般包括3个部分,从左到右: 已发送但未收到ACK的数据 可以立即发送的数据 空闲空间: 接收窗口就是接收缓冲区还剩多少空间,接收端处理能力越强,从缓冲区提取数据的速度就越快,接收窗口就越大: 发送窗口大小由接收窗口决定,发送端收到ACK后: 丢弃缓存中对应的数据,左沿向右移动:(收缩) 根据AC

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u010161493/article/details/77658599   目录(?)[+]   之前用serdes一直都是跑的比较低速的应用,3.125Gbps,按照官方文档一步一步来都没出过什么问题,这次想验证一下K7系列GTX最高线速8Gbps,看看xilinx的FPGA是不是如官方文档所说. GTX速度到底可以跑到多少 关于器件速度的问题首先找到 ds182->Kintex-7 FPGAs

渲染路径和颜色空间 1:Unity光影效果可以通过设置 渲染路径和颜色空间;2: 渲染路径: 光照到物体表面,物体着色的时候,算上光的颜色的时候有这么几种光照的着色方式,计算着色的方式 forward: 着色时根据对应影响的灯光,每个光源着色一次,多个光源作用时会着色多次; 优点: 快速,硬件要求低,快速的处理透明; 缺点: 每个光源都要有对应的成本,大量光源反而降低; Deferred: 延迟渲染路径,将光的颜色着色到几何缓冲器,生成一个屏幕空间的贴图,大量realttime光源模式的时候更真

论文:Lin M, Chen Q, Yan S. Network In Network[J]. Computer Science, 2013. 参考:关于CNN中1×1卷积核和Network in Network的理解 参考: 深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 1. 1×1 convolutions 作用:1×1卷积核可以起到一个跨通道聚合的作用,所以进一步可以起到降维(或者升维)的作用,起到减少参数的目的. 比如当前层为 x*x*m即图像大小为x*x,特征层数为m

Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来,卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破.而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体.卷积神经网络由一系列卷积层.非线性层和下采样层构成,这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述. 然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的,其难点来自很多方面.最近很多工作呗提出来从空间维度层

1.基础神经网络: 输入向量x,权重向量w, 偏置标量b, 激活函数sigmoid(增加非线性度) 优化手段: 梯度下降优化, BP向后传播(链式规则) 梯度下降优化: 1. 使用得目标函数是交叉熵  c = 1/nΣΣ[yj*lnaj^2 + (1-yj)*ln(1-aj^2)]  yj表示得是样本标签, aj表示的是输出值                            2.批量梯度下降:每次迭代一部分样本,进行参数跟新. 3. 随机梯度下降:每次迭代只选择单个样本 4. 梯度更新的方

实现Java简单的聊天室 所用主要知识:多线程+网络编程 效果如下图 /** * * @author Administrator * * 简单的多人聊天系统——重点:同时性,异步性 * 1.客户端:发送消息,并且接收消息 * 1.1 消息发送至服务器:服务器每次都将客户发过来的信息发送到每个客户端 * 1.2 接收消息:发送的同时也要接收消息,所以必须有两个线程,一个发送消息,一个接收消息 * 1.3 关于这两个线程:如果没有线程,接收和发送就是按顺序执行的了,那么是发送后接收还是接收后发送?或

本文为个人博客备份文章,原文地址: http://validvoid.net/win2d-premultiplied-alpha/ 在计算机绘图中有两种表示颜色值不透明度的方法.Win2D 中两种方法均有所采用.本文旨在解释两种方法之间的区别以及其各自的使用场景. 直接 Alpha (Straight alpha) 当使用直接,亦即线性 Alpha 时: RGB 值指定绘制目标的颜色 Alpha 值指定绘制目标的质密程度 在该方法中,RGB 和 Alpha 通道各自独立发挥作用.它们可以在不互相

  H3CNE题目归结 制定标准 组织: 802.1X协议起源于标准的无线局域网协议802.11.主要目的是为了解决有线局域网用户的接入认证问题. 426.一个包含有华为等多厂商设备的交换网络,其VLAN中Trunk的标记一般应选 A.IEEE 802.1q B.ISL C.VLT D.以上都可以 ANSWER:A 327.目前,我国使用最广泛的LAN标准是基于_____的以太网标准 A.IEEE 802.1 B.IEEE 802.2 C.IEEE 802.3 D.IEEE 802.5 ANSW

inception发展历程 v1 mlp多层感知器层 上面两个观看孔径,尺寸不一样,可以抽取不同分辨率,不同尺度的邻域范围的信息作为特征,这样就可以观察到输入数据的不同层次,不同分辨率的特征 因为这个1*1完了之后,就是做完内积以后,就在那一个点上,它是每个通道那一个点上做完内积,把所有通道的内积加起来,之后非线性激活函数,这里的conv里面都包含relu. 1*1卷积所连接的相关性是最高的,因为卷积核扩大以后呢,3*3他在不同通道的位置,可能会变得不一样,相关性就会减弱 v2: 传统的神经网络

Go 语言网络爬虫 本章将完整地展示一个应用程序的设计.编写和简单试用的全过程,从而把前面讲到的所有 Go 知识贯穿起来.在这个过程中,加深对这些知识的记忆和理解,以及再次说明怎样把它们用到实处.由本章的标题可知,它是一个网络爬虫(或称网络内容爬取程序)的框架. 默认情况下,基于这个框架编写的网络爬虫程序是单机版的,也就是说,它仅会在一台计算机上运行.不过,在框架中留有一些易于扩展的接口,可以很方便地利用它们编写出一个分布式程序.当然,在这之前,需要先搞懂什么是分布式计算. Go语言的特点是通过

Flume应用开发 要求: 了解Flume应用开发适用场景 掌握Flume应用开发 Flume应用场景Flume的核心是把数据从数据源收集过来,在送到目的地.为了保证输送一定成功,发送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正的到达目的地后,删除自己缓存的数据.Flume采用流式方法采集和传输数据,程序配置好后,不需要外部条件触发下,一直监控数据源,源源不断地采集.传送数据到目的地. 主要应用于一下几种场景: 将分布式节点上大量数据实时采集.汇总和转移 将集群内.外地本地文件.实时数据流采集到Fus