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RSS订阅原创 【小样本目标检测实践VOC格式】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection
小样本目标检测实践
2022-07-19 16:34:49
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转载 【转载】RoIPooling、RoIAlign笔记
RoIPooling这个可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map。先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理针对上图Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32(即表示，经过网络层后图片缩小为原图的1/32),原图800∗800800*800800∗800,最后一层特征图feature map大小:25∗2525*2525∗25假定原图中有一region proposa
2021-12-21 15:48:07
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原创 记第一次Faster RCNN调试过程
本文仅做记录，供本人私下查阅。调试Faster RCNN的初衷是进行光学镜片表面疵病质检项目，找到了一个Faster RCNN开源代码，github地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch，master分支使用的是pythorc0.4.0，与GPU服务器上的环境不匹配导致CUDA编译失败。最后选择的是pytorch-1.0分支，在GPU服务器上调试成功，项目位于根目录下，项目名称为faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0，使用的
2021-09-23 15:53:43
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转载 【转载】CentOS7安装NVIDIA显卡驱动
预、查询命令1、Linux查看显卡信息：（ps：若找不到lspci命令，可以安装 yum install pciutils）lspci | grep -i vga2、使用nvidia GPU可以：lspci | grep -i nvidia3、查看显卡驱动cat /proc/driver/nvidia/version一、前提准备1.安装依赖环境：yum install kernel-devel gcc -y2.检查内核版本和源码版本，保证一致ls /boot | grep v
2020-11-18 17:02:27
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转载 【转载】目标检测RCNN算法详解
本文为转载博客，原博客地址：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51066975Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recogn
2020-11-18 15:17:59
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转载 【转载】如何用Python发送Email邮件？
文章目录综述连接SMTP服务器登录SMTP服务器如何获得邮箱授权码通过SSL登录SMPT服务器发送\抄送文本邮件密送文本邮件发送HTML邮件参考综述用代码发送Email，在很多场景下都有使用需求。基本思路是，代码准备好要发送的内容，然后连接发送邮箱的SMTP服务器，通过SMTP服务器将Email发送出去。比如，网站服务器定时发送解析log后的统计数据给维护人员，定期备份的数据库并通过邮件发送给管理人员，企业每个月发工资条邮件等等，这些需求很常见，甚至是基本需要。本文介绍如何通过Python代码实现发送
2020-09-14 17:28:57
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转载 【转载】python装饰器--看这一篇就够了
讲 Python 装饰器前，我想先举个例子，虽有点污，但跟装饰器这个话题很贴切。每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，咋办？我们想到的一个办法就是把内裤改造一下，让它变得更厚更长，这样一来，它不仅有遮羞功能，还能提供保暖，不过有个问题，这个内裤被我们改造成了长裤后，虽然还有遮羞功能，但本质上它不再是一条真正的内裤了。于是聪明的人们发明长裤，在不影响内裤的前提下，直接把长裤套在了内裤外面，这样内裤还是内裤，有了长裤后宝宝再也不冷了。装饰器就像我们这里说的长裤...
2020-09-11 16:09:33
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原创 【记录】记录第一次使用tensorflow serving全过程
文章目录1. 使用Docker安装TF serving1.1 安装Docker1.2 安装TF Serving2. 使用自己训练的模型2.1 ckpt 2 pb2.2 pb 2 saved_model3. 向该docker TF Serving 传递参数，进行预测在完成模型的训练之后，要将其部署到公司的CPU服务器上，为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow (TF) Serving，希望能解决ML模型部署到生产的一系列问题。本文不对tensorflow serving进行介绍，仅仅是记录自己使用
2020-09-11 09:10:58
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转载 营业执照识别项目记录--CTPN使用
文章目录1. 校验--判别用户上传图片是否为营业执照2. 文字区域检测---CTPN算法2.1 CTPN算法原理2.2 直接使用CTPN预训练模型2.2 使用自己的数据训练CTPN模型参考：1. 校验–判别用户上传图片是否为营业执照这一部分目前有两个已实现的方案：使用SIFT特征点检测方法，将用户上传图片与营业执照图片模板进行SIFT方法匹配，之后因为速度原因，将整个营业执照的模板改变为只有“营业执照”四个字的模板，速度从8s左右提升至1s以内。但是因为模板的改变，会存在偶尔识别错误的情况。另，我对
2020-09-11 09:05:38
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转载 当数据量较大时，关于推荐系统itemCF的计算
知乎：大数据列向量相似度计算pyspark处理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70028871
2020-09-11 09:03:43
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转载 推荐系统基础
文章目录1. 概述2. 基于人口统计学的推荐3. 基于内容的推荐4. 基于协同过滤的推荐4.1 基于用户的协同过滤算法4.2 基于项目\物品的协同过滤算法4.3 基于模型的协同过滤算法5. 冷启动问题6. 推荐系统需要考虑的其他问题6.1 [时间上下文问题](https://www.jianshu.com/p/b80b0e7b041c)6.2 [one-hot编码带来的问题](https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00)7. 混合的推荐机制8. 推荐系统常用的评估指标参考
2020-09-11 09:02:59
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转载 NLP基础--single-pass 聚类算法
文章目录1. k-means聚类2. single-pass 聚类参考在介绍single-pass聚类方法之前，我们先来了解一下最有名的聚类算法k-means。1. k-means聚类所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。聚类算法有很多种（几十种），K-Means是聚类算法
2020-09-11 09:02:04
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转载 NLP基础--文本特征提取&&中文分词&&word2vec原理
文章目录1. 文本特征提取1.1 词集模型1.2 BOW（Bag of Words）词袋模型1.3 TF-IDF2. 中文分词2.1 基于词典匹配的分词方法2.1.1 正向最大匹配（MM， MaximumMatching ）2.1.2 逆向最大匹配（RMM，ReverseMaximum Matching）2.1.3 双向匹配2.2 基于统计的分词方法2.2.1 基于n-gram的分词方法2.2.2 基于隐马尔科夫模型HMM的分词方法参考：1. 文本特征提取1.1 词集模型例如One-Hot 编码，只要
2020-09-11 09:01:14
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转载 NLP 基础--word2vec + text-cnn Demo
文章目录1.数据处理1.1 数据集1.2 数据预处理2. 文本卷积神经网络3. 模型训练4. 总结本文是在文本分类实战（二）—— textCNN 模型这个博客的基础上进行的。1.数据处理1.1 数据集首先，数据集是采用的IMDB 电影影评，总共有三个数据文件，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），但是在训练word2vec词向量模型（无监督学习）时可以
2020-09-11 09:00:20
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转载 NLP基础---LDA
文章目录1. 几个分布和共轭的概念2. pLSA2.1 pLSA模型下生成文档2.2 根据文档反推其主题分布3. LDA模型3.1 pLSA跟LDA的对比：生成文档与参数估计3.2 pLSA跟LDA的概率图对比3.3 Gibbs采样参考：1. 几个分布和共轭的概念在了解LDA之前，需要先来简单了解几个分布和共轭的概念。我们需要先介绍一个概念——共轭先验（Conjugate Prior）。Conjugate Prior: In Bayesian probability theory, if the
2020-09-11 08:59:14
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原创 NLP基础--文本卷积神经网络text-cnn
在熟悉卷积神经网络之后，再看文本卷积神经网络就很简单。一个经典的图就可以说明。输入：如下图，我们可以看到一句话"I like this movie very much!",每个单词使用一个shape为1*5的行向量表示，然后这7个单词以垂直方式堆积成一个二维矩阵。该二维矩阵的shape为count(单词)*5。卷积核：输入确定之后，后面的一层中展示的是3个不同尺寸的卷积核，分别为2个45、2个35和2个2*5的卷积核。可以看出来，卷积核的一个维度是确定的，与词向量的维度d相等。那么这里的卷积就不
2020-09-11 08:58:07
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转载 NLP基础--word2vec的使用Demo
文章目录1.python自带word2vec包的使用1.1 中文分词1.2 word2vec2. gensim之word2vec的使用参考在网上搜到有直接使用python自带word2vec包，也有使用gensim中的word2vec包。下面就介绍这两种方法。首先说明我的环境：使用Ubuntu16，python2.1.python自带word2vec包的使用数据：来源于搜狗实验室的搜狐新闻数据。下载的是完整版，如下图。下载下来的文件名为news_sohusite_xml.full.tar.gz。
2020-09-11 08:56:10
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转载 NLP基础--中文分词、去停用词小Demo
1. 使用jieba对中文进行分词、去停用词ChnSentiCorp_htl_all数据集下载自：https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb这个数据集有7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论。数据大概长下面的样子：第一列是lable,取0或1。0表示负面评价，1表示正面评价。第二列是评论内容。在本文这个小Demo
2020-09-11 08:55:20
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转载 【转载】Python判断两个list是否是父子集关系
ist1 和list2 两个list ， 想要得到list1是不是包含 list2 （是不是其子集 )a = [1,2]b = [1,2,3]c = [0, 1] set(b) > set(a)set(b) > set(c) 结果：TrueFalse
2020-08-07 10:13:55
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转载 【转载】LaTex 符号命令大全
函数、符号及特殊字符声调语法效果语法效果语法效果\bar{x}\acute{\eta}\check{\alpha}\grave{\eta}\breve{a}\ddot{y}\dot{x}\hat{\alpha}\tilde{\iota}函数语法效果语法效果语法效果\sin\theta\cos\theta\tan\theta\arcsin\frac{L}{r}\arccos\f...
2020-07-20 16:32:34
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转载 tf.estimator.train_and_evaluate 详解
TensorFlow 版本：1.11.0在 TensorFlow 1.4 版本中，Google 新引入了一个新 API：tf.estimator.train_and_evaluate。提出这个 API 的目的是：代替 tf.contrib.learn.Experiment。1. tf.estimator.train_and_evaluate 简介train_and_evaluate API 用来 train 然后 evaluate 一个 Estimator。调用方式如下：tf.estimat...
2020-07-15 10:06:04
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转载 【转载】理解线程安全
不是线程的安全面试官问：“什么是线程安全”，如果你不能很好的回答，那就请往下看吧。论语中有句话叫“学而优则仕”，相信很多人都觉得是“学习好了可以做官”。然而，这样理解却是错的。切记望文生义。同理，“线程安全”也不是指线程的安全，而是指内存的安全 。为什么如此说呢？这和操作系统有关。目前主流操作系统都是多任务的，即多个进程同时运行。为了保证安全，每个进程只能访问分配给自己的内存空间，而不能访...
2019-12-02 11:33:15
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转载 【转载】从1到n整数中1出现的次数：O(logn)算法
1. 题目描述输入一个整数n，求从1到n这n个整数的十进制表示中1出现的次数。例如输入12，从1到12这些整数中包含1的数字有1，10，11和12，1一共出现了5次。2. 题目来源第一次看到是在《剑指Offer》第2版上，面试题32。leetcode和牛客网上都有这道题。3. 本文的目的看了《剑指Offer》上的解法，我觉得不能算好：这段解释描述有些不清晰，而且没有图，难以理解。从书...
2019-10-12 14:05:17
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原创 Python 移位操作 与 C移位操作
在C语言中左移： m << nm<<n表示把m向左移动n位，最左边的n位直接丢弃，同时在最右边补上n个0.左移是不考虑符号位的，（带着符号位一起）直接移动。所以在左移中负数左移可能变为正数，正数左移可能变成负数右移：m>>nm>>n表示把m向右移动n位，右移n位时，最右边的n位将被抛弃，最左边空出来的位置使用符号位填充。在Py...
2019-10-09 14:11:11
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转载 【转载】Python2.7中的super方法浅见
前言重写是继承机制中的重要内容，对于构造方法尤为重要。构造方法用来初始化新建对象的状态，大多数子类不仅要有自己的初始化代码，还要拥有超类的初始化代码。如果一个类的构造方法被重写，那么就需要调用超类的构造方法，否则对象可能不会被正确的初始化–Python基础教程经典类和新式类经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了新式类在pytho...
2019-10-05 10:05:13
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原创 Python2和Python3的差异
1.最初级的是：print 输出格式的不同Python2中print带括号或者不带括号都可以,当Python2的print带括号时，如果有参数，会连同括号一起输出来，Python3的print必须带括号Python2：>>> import platform>>> platform.python_version()'2.7.12'>>...
2019-10-05 09:50:53
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转载 【转载】Python： read(), readline()和readlines()使用方法及性能比较
一、使用方法# python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/4/27 13:48import datetime# 下面是read()方法的使用，“r”表示readwith open('testRead.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f1: results = f1.read() # 读...
2019-09-30 10:20:15
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原创 Python中的is、==和cmp()比较字符串
python 中的is、==和cmp()，比较字符串==： 用来判断两个对象的值是否相等is: 判断两个变量是否引用的是同一个对象，底层判断的依据是两个变量的id是否相等、cmp()：在Python3中cmp函数被移除了。cmp(x,y)={0,ifx=y负数,ifx<y正数,ifx>ycmp(x, y) = \left\{\begin{aligned}0,\qquad\...
2019-09-30 09:51:41
733
转载 【转载】Python中的list
这篇文章介绍了Python中list是如何实现的。在Python中list特别有用。让我们来看下list的内部是如何实现的。来看下面简单的程序，在list中添加一些整数并将他们打印出来。>>> L = []>>> L.append(1)>>> L.append(2)>>> L.append(3)>>&...
2019-09-30 08:53:28
314
转载 【转载】Python垃圾回收机制
文章目录概述引用计数标记清除机制分代回收概述python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。引用计数Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_r...
2019-09-29 17:35:01
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转载 【转载】Python中的直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析
直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。字典引用实例>>> a = {1: [1, 2, 3]}>>> b = a>>> a, b({1: [1, 2, 3]}, {1:...
2019-09-29 11:12:56
86
转载 【转载】函数式编程
声明：本文参考的文章较多，在头部仅填写一个链接，在具体内容中，将参考来源及链接贴出。下面内容参考：维基百科， 原文链接：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%BC%8F%E7%BC%96%E7%A8%8B函数式编程（英语：functional programming）或称函数程序设计、泛函编程，是一种编程范式，它将计算机...
2019-09-29 10:27:08
119
转载 【转载】进程、线程、协程
声明：本文参考的文章较多，在头部仅填写一个链接，在具体内容中，将参考来源及链接贴出。这部分参考：作者：feng409, 来源：掘金原文链接：https://juejin.im/post/5b0014b7518825426e023666进程进程是系统资源分配的最小单位, 系统由一个个进程(程序)组成。一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data regi...
2019-09-27 17:08:05
150
转载 【转载】Python中最难的问题：Global Interpreter Lock（GIL）
声明：本文参考的文章较多，在头部仅填写一个链接，在具体内容中，将参考来源及链接贴出。前两部分参考：作者：zicode， 鄂世嘉 ， 来源：Coschina原文链接：https://www.oschina.net/translate/pythons-hardest-problem?cmpWhy GIL?Python的底层要理解GIL的含义，我们需要从Python的基础讲起。...
2019-09-27 10:46:15
148
转载 【转载】Python中的作用域
声明：本文参考的文章较多，在头部仅填写一个链接，在具体内容中，将参考来源及链接贴出。文章目录1.变量的作用域1.1 高级语言对数据类型的使用过程1.2 作用域的产生1.3 作用域的类型1.3.1 L-local局部作用域1.3.2 E-enclosing嵌套作用域1.3.3 G-global全局作用域1.3.4 B-Built-in内置作用域1.4 变量名LEGB法则2.实例说明2.1 对变...
2019-09-26 17:55:04
321
转载 【转载】Python中的单例模式
1.单例模式介绍单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。比如，某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中，客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息。如果在程序运行期间，有很多地方都需要使用配置文件的内容，也就是说，很多地方都需要...
2019-09-26 16:12:19
68
转载 【转载】Python中__new__和__init__的区别
声明：本文参考的文章较多，在头部仅填写一个链接，在具体内容中，将参考来源及链接贴出。文章目录1. 引言2. __new__和__init__的区别2.1 摘要2.2 __new__和__init__功能上的区别2.3 Python的新类和旧类2.3.1 __init__和__new__参数的不同2.3.2 Python旧类中的__new__和__init__2.3.3 Python新类中的_...
2019-09-26 11:26:35
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原创 Python：新式类和旧式类
1.介绍 Python2.1之前，只存在旧式类，从Python2.2开始，Python引入了新式类。从定义形式上看，新式类和旧式类的区别：新式类在创建时继承了内置的object对象，而旧式类没有。# 旧式类class a: pass # 旧式类class a1(): pass # 新式类class a2(object): passprint dir(a)print...
2019-09-25 17:35:51
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转载 【转载】Python中的重载
参考：知乎问题：为什么 Python 不支持函数重载？其他函数大部分都支持的？问题链接：https://www.zhihu.com/question/20053359回答作者：pansz 主页：https://www.zhihu.com/people/pansz/activitiespansz的回答 为了考虑为什么 python 不提供函数重载，首先我们要研究为什么需要提供函数重...
2019-09-25 14:42:10
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转载 【转载】Python：动态语言与鸭子类型
今天来说说编程语言中的动态类型语言与鸭子类型，维基百科对动态语言的定义：动态编程语言是一类在运行时可以改变其结构的语言：例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。动态语言目前非常具有活力如PHP、Ruby、Python 都属于动态语言，而C、C++、Java等语言则不属于动态语言。这个解释很抽象，其实动态语言是相对静态语言而言的，静态语言的特点是在程...
2019-09-25 14:17:51
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