- 博客(12)
- 资源 (2)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 ROI Pooing
参考文章 在目标检测算法中，region proposal产生的ROI大小不一，而分类网络的输入要固定的输入，所以ROI Pooing起到一个连接作用，实现了网络的end to end. 如下图为一个特征图，黑色框为产生的ROI区域，需要把该区域通过ROI Pooing操作变成2x2大小的维度。 ROI Pooing的操作很简单，如下操作： 框的宽 W = 7，高H = 5，左上角的右...
2018-07-06 09:06:26
1202
1
原创 非极大值抑制-NMS
图片来源 原理如下： 非极大值抑制的方法是：在进行目标检测时会产生很多候选区域1~5号框，而这些候选区域一般会有好多重叠的部分，如图所示，一般先对这些框的概率从大到小进行排序，从大到遍历所有框：(1)从最大概率1号矩形框开始，分别判断剩下的框与该框的重叠度IOU（IOU的计算）是否大于某个设定的阈值;(2)假设2、3与1的IOU超过阈值，那么就扔掉2、3；并标记第一个矩形框1保留下...
2018-07-05 11:33:37
236
原创 交并比实现
在faster-rcnn中用经常用到交并比，原理很简单 代码实现def iou(a, b): # a and b should be (x1,y1,x2,y2) if a[0] >= a[2] or a[1] >= a[3] or b[0] >= b[2] or b[1] >= b[3]: return 0.0
2018-07-04 21:44:21
1875
原创 指向数组、函数的指针
指向数组的指针int a[10]; //a代表数组首元素的地址，&a代表整个数组的地址 // a+1步长为4个字节，&a+1的步长为40个字节typedef int typearray[10]; // 定义typearray为数组类型typearray myarr;myarr[0] = 0; //定义指针数据类型typedef int...
2018-07-02 19:42:00
293
原创 偏差(bias)与方差(variance)
在分析模型的泛化性能时，经常用到偏差和方差。泛化误差可以分解为偏差，方差与噪声之和。 自己的理解：偏差：在某算法下期望的预测值与真实的标记（客观存在的标记，而不是数据库人工的标记）度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力，偏差的主要来之算法本身的拟合能力和数据库的标注误差（最主要来至于算法本身）；方差：使用相同的样本不同的训练数据集得到的模型...
2018-06-28 22:30:41
238
原创 Ｃ++静态库与动态库
参考blog，图片来源于该博客。 库分为静态库（linux .a windows .lib）和动态库(linux .so windows .dll)创建静态库静态库：是目标文件（.o文件）与引用的库加载链接到一块生成可执行文件，这种链接方式为静态链接，所以链接的库为静态库。 静态库与汇编生成的目标文件一起链接为可执行文件，那么静态库必定跟.o文件格式相似。其实一个静态库可...
2018-04-25 20:52:21
147
原创 c++编译
Linux下编译c++参考Linux 系统下 C 程序开发详解 参考Compiling Cpp 为了测试，在’root’目录下新建一个文件夹text$ mkdir text然后进入文件夹$ cd text新建a.cpp和a.h两个文件，实现“hello word” 输出。 a.cpp#include"a.h"int main(){ A a; ...
2018-04-25 15:16:41
189
原创 卷积操作的实现
本文参考 Why GEMM is at the heart of deep learningBLAS的全称是基础线性代数子程序库（Basic Linear Algebra Subprograms），提供了一些低层次的通用线性代数运算的实现函数，如向量的相加，数乘，点积和矩阵相乘等。BLAS的实现根绝硬件平台的不同而不同，常常利用了特定处理器的硬件特点进行加速计算（例如处理器上的向量寄存器和S...
2018-04-22 17:18:16
3016
原创 caffe添加新的层
首先，修改caffe.proto在caffe.proto文件中的message LayerParameter { } 中添加：optional MylayerParameter mylayer_param = ID2;下面以添加3D卷积层为例：optional Convolution3DParameter convolution3d_param = 149; 卷积层要定义自己的参数，要添加L：me
2017-10-08 22:36:04
680
原创 caffe源码阅读——SyncedMemory.cpp
SyncedMemory的主要功能是实现CPU和GPU中的数据进行同步。SyncedMemory的构造函数//SyncedMemory的构造函数SyncedMemory::SyncedMemory() : cpu_ptr_(NULL), gpu_ptr_(NULL), size_(0), head_(UNINITIALIZED), own_cpu_data_(false), cpu_m
2017-10-06 20:33:14
180
原创 论文阅读笔记《leaning spatiotemporal features with 3D convolutional network》
论文阅读笔记《leaning spatiotemporal features with 3D convolutional network》
2017-09-25 15:33:12
540
原创 直方图均衡化学习笔记
直方图均衡化的基本思想是：把原图像的灰度级r通过一个函数T(r)进行变化到另一个灰度级s，s=T(r) ，通过这种映射后使前景和背景能够区分开（有些图片背景前景都很暗或者都很亮），当然对T（r）有一些必要的规定： 第一无论怎么变换，一定要保证原来的大小关系不变，不能出现较亮的区域变成较暗的区域，较暗的区域变成较亮的区域，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；第二如果是八位图像，那么像素映射函数的
2016-11-26 01:15:44
1693
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人