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- Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗（论文中作者选用了n=3，即3*3的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征.然后在这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层： (1)reg-layer,用于预测proposal的... Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗（论文中作者选用了n=3，即3*3的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征.然后在这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层： (1)reg-layer,用于预测proposal的...
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- 1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2, padding=P1×P2, stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout,则输出特征图的大小为Cout×Hout×Wout,其中： Hout=⌊(H−K1+2P1)/S1⌋+1 Wout=⌊(W−K2+2P2)/S2... 1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2, padding=P1×P2, stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout,则输出特征图的大小为Cout×Hout×Wout,其中： Hout=⌊(H−K1+2P1)/S1⌋+1 Wout=⌊(W−K2+2P2)/S2...
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- DEXTR-PyTorch 源码地址： 按照文章说是，自己点几个边缘关键点，自动扣图，自动计算边框 https://github.com/scaelles/DEXTR-PyTorch DEXTR-PyTorch 源码地址： 按照文章说是，自己点几个边缘关键点，自动扣图，自动计算边框 https://github.com/scaelles/DEXTR-PyTorch
- 背景 老大提了一个需求: gunicron 起多个进程的时候，如何保证pytorch的模型均匀分配到不同的gpu上，按道理，如果能拿到类似每个进程的序号，那分配起来应该都是简单的，那核心问题提炼出来了，如何拿到进程的序号 分析 顺手直接去找一个相关的问题和分析，https://github.com/benoitc/gunicorn/issues/1278 ，发现很多人都有同样... 背景 老大提了一个需求: gunicron 起多个进程的时候，如何保证pytorch的模型均匀分配到不同的gpu上，按道理，如果能拿到类似每个进程的序号，那分配起来应该都是简单的，那核心问题提炼出来了，如何拿到进程的序号 分析 顺手直接去找一个相关的问题和分析，https://github.com/benoitc/gunicorn/issues/1278 ，发现很多人都有同样...
- 注：A题我以为给新生出的，应该贼简单，是按顺序消灭，卡了十几分钟，成了最后一个ac的题，真是菜的真实。 Problem A: Description 白细胞是人体与疾病斗争的“卫士”。当病菌侵入人体体内时，白细胞能通过变形而穿过毛细血管壁，集中到病菌入侵部位，将病菌包围﹑吞噬。如果体内的白细胞的数量高于正常值，很可能是身体有了炎症。 ... 注：A题我以为给新生出的，应该贼简单，是按顺序消灭，卡了十几分钟，成了最后一个ac的题，真是菜的真实。 Problem A: Description 白细胞是人体与疾病斗争的“卫士”。当病菌侵入人体体内时，白细胞能通过变形而穿过毛细血管壁，集中到病菌入侵部位，将病菌包围﹑吞噬。如果体内的白细胞的数量高于正常值，很可能是身体有了炎症。 ...
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