前言 之前无论是传统目标检测,还是RCNN,亦或是SPP NET,Faste Rcnn,Faster Rcnn,都是二阶段目标检测方法,即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步,而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测. 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中,都是基于proposal+分类的方式来进行目标检测的,检测精度比较高,但是检测速度不行,YOLO提供了一种更加直接的思路: 直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别的置信度,相比于R-

YOLO v1到YOLO v4(上) 一.  YOLO v1 这是继RCNN,fast-RCNN和faster-RCNN之后,rbg(RossGirshick)针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet YOLO的核心思想 提出了一种新的目标检测方法YOLO.先前的目标检

本期发布视频: (三)Rookey.Frame v1.0框架核心思想 介绍了Rookey.Frame v1.0框架搭建的核心思想,将框架核心思想理解清楚,对框架运行就会得心应手 官方视频教程: http://rookey.gotoip2.com/Page/Example.html?page=Example&flag=Video 下期视频将介绍如何通过Rookey.Frame v1.0极速开发平台项目结构及核心代码介绍

摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO.YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体,以及物体所属类别的 probability或者 confidence,如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等.YOLO不同于这些物体检测方法,它将物体检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从

RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

背景 之前热门的目标检测方法都是two stage的,即分为region proposal和classification两个阶段,本文是对one stage方法的初次探索. 方法 首先看一下模型的网络结构,输入的原图片,经过24个卷积层提取特征,全连接层输出一个7*7*30的tensor,这个tensor里面就包含我们预测的结果了. 那么这个7*7*30的tensor包含哪些信息呢? 首先,7*7可以映射到448*448的原图片中,得到7*7个64*64的grid cell,对于原图中的每一个目

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

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转:http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/7566518 hibernate是一个采用ORM(Object/Relation Mapping对象关系映射)机制持久层的开源框架 其主要核心思想是面向对象,而非面向过程,而这个面向对象则主要通过ORM实现. ORM是将表与表之间的操作,映射成对象和对象之间的操作,就是通过操作实体类来达到操作表的目的.从数据库提取的数据会自动按你设置的映射要求封装成特定的对象.之后你就可以通过对对象进行操作来

hadoop的核心思想 1.1.1. hadoop的核心思想 Hadoop包括两大核心,分布式存储系统和分布式计算系统. 1.1.1.1. 分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪,难道单一的计算机存储不了吗,难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗?事实上,确实装不下.比如,很多 的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中.那么,要处理这么多数据,必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据,太麻烦了! 我们希望有一种文件系统,可以管辖很多服务器用于存储数据.通过这个文件系统存储数据

IOC(Inversion of Control)即控制反转,是在面试或平常交流中经常遇到了词汇:我也曾经仿照Spring,利用JDK的反射和动态代理实现了一个简单的IOC框架,感觉算是知其然也知其所以然了:但如果问我Spring的IOC之所以流行的原因是什么,或者说IOC的好处和核心原理是什么,还真是一下子回答不出来. IOC作为一种设计模式,首先想到其实现了组件的解耦及代码复用.如果是初学者,在类A里调用类B的方法,一般就直接new B()写死在代码中,如果哪一天不用B了,改用C,只能在pr

一:MVVM框架 MVVM框架的应用场景:  1.针对具有复杂交互逻辑的前端应用 2.提供基础的架构抽象 3.提供ajax数据持久化,保证前端用户体验 二:vue.js的核心思想 (一):数据驱动 (二):数据响应原理 (三):组件化 (四)组件设计原则 1:页面上每个独立的可视/可交互区域视为一个组件 2:每个组件对应一个工程目录,组件所需要的各种资源在这个目录下就近维护 3:页面只不过是组件的容器,组件可以嵌套自由组合形成完整的页面

python中 and 和 or 运算的核心思想 --- 短路逻辑 1. 包含一个逻辑运算符 首先从基本的概念着手,python中哪些对象会被当成 False 呢?而哪些又是 True 呢? 在Python中,None.任何数值类型中的0.空字符串"".空元组().空列表[].空字典{}都被当作False,还有自定义类型,如果实现了 __ nonzero __ () 或 __ len __ () 方法且方法返回 0 或False,则其实例也被当作False,其他对象均为True. 下面

服务器端的 Node.js 遵循 CommonJS规范,该规范的核心思想是允许模块通过 require 方法来同步加载所要依赖的其他模块,然后通过 exports 或 module.exports 来导出需要暴露的接口.

前面介绍的R-CNN系的目标检测采用的思路是:首先在图像上提取一系列的候选区域,然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标,对候选区域进行分类以识别.虽然,在Faster R-CNN中利用RPN网络将候选区域的提取以放到了CNN中,实现了end-to-end的训练,但是其本质上仍然是提取先提取候选区域,然后对候选区域识别,修正候选区域的边框位置.这称为tow-stage的方法,虽然在精度已经很高了,但是其速度却不是很好.造成速度不好的主要原因就是候选区域的提取,这就需要一种网络能够直

Spring有三大核心思想,分别是控制反转(IOC,Inversion Of Controller),依赖注入(DI,Dependency Injection)和面向切面编程(AOP,Aspect Oriented Programming). 这里只说前两个核心思想,最后一个下次再说(手动滑稽). 控制反转(IOC,Inversion Of Controller) 控制反转不是什么技术,而是一种设计思想.在Java开发中,IOC意味着将你设计好的对象交给容器控制,而不是传统的在你的对象内部直接控