- CVPR 2018 | ETH Zurich提出利用对抗策略，解决目标检测的域适配问题 原创： Panzer 极市平台 今天 ↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.03243 摘要：本文是 ETH Zurich 发表于 CVPR 20... CVPR 2018 | ETH Zurich提出利用对抗策略，解决目标检测的域适配问题 原创： Panzer 极市平台 今天 ↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.03243 摘要：本文是 ETH Zurich 发表于 CVPR 20...
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- 知乎原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf 代码： https://github.com/nmaac/acon 一、ReLU和Swish的关系 前面提到，NAS在现代激活函数方面取得了成功，NAS搜索到的S... 知乎原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf 代码： https://github.com/nmaac/acon 一、ReLU和Swish的关系 前面提到，NAS在现代激活函数方面取得了成功，NAS搜索到的S...
- 参考：https://www.leiphone.com/news/201908/SAFF4ESD8CCXaCxM.html 代码地址： 我训练的yolov3，开始两个epoch都不收敛 optimizer = Ranger(params, weight_decay=config["optimizer"]["weight_decay"]) ... 参考：https://www.leiphone.com/news/201908/SAFF4ESD8CCXaCxM.html 代码地址： 我训练的yolov3，开始两个epoch都不收敛 optimizer = Ranger(params, weight_decay=config["optimizer"]["weight_decay"]) ...
- 差分二值化网络，也叫dbnet： # clone repogit clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.gitcd DBNet.pytorch/ east网络是检测四边形网络， https://github.com/MalongTech/research-charnet 有权重... 差分二值化网络，也叫dbnet： # clone repogit clone https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch.gitcd DBNet.pytorch/ east网络是检测四边形网络， https://github.com/MalongTech/research-charnet 有权重...
- Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作... Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作...
- #include "stdafx.h"#include "CVdll.h"#include "SimpleLog.h"#include <iostream>#include<fstream>#include <sys/types.h> #include "opencv2/opencv.hpp"#include "Ws2tcpi... #include "stdafx.h"#include "CVdll.h"#include "SimpleLog.h"#include <iostream>#include<fstream>#include <sys/types.h> #include "opencv2/opencv.hpp"#include "Ws2tcpi...
- Max-Flow Min-Cut 标签： 算法优化algorithmgraphtree任务 2012-08-31 19:48 9217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 计算机视觉（38） ... Max-Flow Min-Cut 标签： 算法优化algorithmgraphtree任务 2012-08-31 19:48 9217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 计算机视觉（38） ...
- https://github.com/jacke121/Pytorch_Retinaface 640 480 1070 网络 13ms，预处理加后处理22ms 新版： 参数： parser.add_argument('--top_k', default=50, type=int, help='top_k')parser.ad... https://github.com/jacke121/Pytorch_Retinaface 640 480 1070 网络 13ms，预处理加后处理22ms 新版： 参数： parser.add_argument('--top_k', default=50, type=int, help='top_k')parser.ad...
- adb tcpip 5555 adb下载地址： http://download.clockworkmod.com/test/UniversalAdbDriverSetup.msi 3.在设备中下载超级终端（是andriod软件），设置端口： su setprop service.adb.tcp.... adb tcpip 5555 adb下载地址： http://download.clockworkmod.com/test/UniversalAdbDriverSetup.msi 3.在设备中下载超级终端（是andriod软件），设置端口： su setprop service.adb.tcp....
- epoch,iteration,batch,batch_size epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 &... epoch,iteration,batch,batch_size epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 &...
- 消融实验 比如说这篇文章有3个亮点，这一章就负责告诉你我只加a结果如何，只加b结果如何，a和b都加了又如何 “消融”的原始含义是手术切除身体组织。 ablation 解释: 通过机械方法切除身体组织，如手术，从身体中去除，尤指器官、异常生长或有害物质。 “消融研究”这一术语的根源于20世纪60年代和70年代的实验心理学领域... 消融实验 比如说这篇文章有3个亮点，这一章就负责告诉你我只加a结果如何，只加b结果如何，a和b都加了又如何 “消融”的原始含义是手术切除身体组织。 ablation 解释: 通过机械方法切除身体组织，如手术，从身体中去除，尤指器官、异常生长或有害物质。 “消融研究”这一术语的根源于20世纪60年代和70年代的实验心理学领域...
- 注： model输入 112x112保存的图片可能是白色的（这个还没有修复），但是在pycharm中运行时可以通过scientific tool窗口看到 #构造辅助函数做预处理, 注意mxnet中为通道在前格式即BCHW, 输入时要对通道维度调整,#其预训练模型采用减均值除方差的标准化预处理(均值标准差使用imagenet数据集的[0.485, 0.456,... 注： model输入 112x112保存的图片可能是白色的（这个还没有修复），但是在pycharm中运行时可以通过scientific tool窗口看到 #构造辅助函数做预处理, 注意mxnet中为通道在前格式即BCHW, 输入时要对通道维度调整,#其预训练模型采用减均值除方差的标准化预处理(均值标准差使用imagenet数据集的[0.485, 0.456,...
- 这是C++版本的。程序首先读入一个图片。然后encode，之后把encode后的内容写入文件（实际应用可以发送到网络）。 第二步，从文件读取encode的内容。然后解码decode。转换为mat格式，显示出来。 [cpp] view plain copy print ? </ 这是C++版本的。程序首先读入一个图片。然后encode，之后把encode后的内容写入文件（实际应用可以发送到网络）。 第二步，从文件读取encode的内容。然后解码decode。转换为mat格式，显示出来。 [cpp] view plain copy print ? </
- Batch Normalization BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所... Batch Normalization BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所...
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