转:懒人元(侵删) RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络. 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中,专门用来提取候选框,在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中,用来提取候选框的方法通常是Selective Search,是比较传统的方法,而且比较耗时,在CPU上要2s一张图.所以作者提出RPN,专门用来提…

这题是某年成都区域赛网络赛的一题. 这题思路非常easy,可是从时间上考虑,不妨不要用矩阵存储,我用的链式前向星. 採用线上查询.利用map对字符串编号,由于非常方便.要推荐的朋友,事实上就是朋友的朋友(这里指的是直接朋友,图中即指有直接边相连的). 所以在寻找时,仅仅须要查找朋友的朋友,并计数. 注意:在输出时不能有对于的空格. 附代码: #include<iostream> using namespace std; #include<cstdio> #include<cs…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

随着互联网及网络应用的飞速发展,数据信息存储系统所需处理的数据类型也呈爆炸性增长,这使数据信息存储系统面临前所未有的挑战.附加式网络存储装置(Network Attached Storage,缩写为NAS)及区域存储网络(Storage Area Network缩写为SAN),它们能把数据信息存储设备从网络和主机系统上独立出来,既集中管理信息数据,又具备良好的扩展性,为实现数据集中管理提供了目前最为有效的解决办法. 1.区域存储网络(SAN):1998年才出现的SAN技术,是专门连接存储外围设备…

当我们用networkx生成网络时,节点之间的关系是随机的,很多时候我们生成的一个网络,存在不止一个子网,也就是说任意两个节点之间不一定连通 当我们想生成一个任意两点都能连通的网络时,就需要去判断生成的网络是不是只有一个子网,此时我们可以通过numpy的一个函数去判断 number_connected_components 这个函数返回的值代表网络中的子网个数,如果我们想生成只有一个子网的网络时,我们可以通过它来判断,以ER网络为例 while 1: er = nx.erdos_renyi_gr…

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战   阅读目录 0 前言 1 Baseline sequence-to-sequence 2 Pointer-Generator-Network 3  Coverage mechanism 4 实战部分 4.1 DataSet 4.2 Experiments 4.3 Evaluation 4.4 Results 5 References 回到顶部 0 前言 本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Netwo…

Orcad Capture原理图篇 一.生成网络表--create Netlist 1.操作: .dsn文件--Tools--create Netlist 出现如下对话框--默认不进行更改--点击确定 在此过程中若没有出现中断--则表示已经生成网络表成功--会出现如下三个文件 正常情况下生成的网络表是一个文件夹的模式,会在dsn的文件夹里生成一个子文件夹--命名为Allegro 2.常见错误及解决办法 1.封装属性没有填写 生成网络表过程中出现如下窗口--只是表明生成网络表失败--并没有提示错误…

Zabbix监控实现跨区域跨网络监控数据 环境: 公司现有服务器10台,其中5台服务器有一台安装了zabbix,并且这5台服务器处于一个网络,只有一台服务器有公网ip, 另外的5台处于另一个网络,仅有一台服务器拥有公网ip,其余四台只有内网ip并且不能够上网, 实现目标:对所有服务器进行监控 实现原理: 架构:server---proxy---agentd 通过proxy这个桥梁来接收不在一个网络的机器的数据,然后proxy将数据发送到server端 Server端将数据展现出来 Server:…

  该方法常用于: 图像生成 图像修复,训练用了MSE+Global+Local数据,其中Global+Local判别式用于全局+局部一致性. 图像超分辨率重构   GAN的基本原理,主要包含两个网络,G(Generator)和D(Discriminator),含义如下:(以图像生成为例) G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z). D是一个判别网络,判别一张图片是不是"真实的".它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的…

1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布.(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function. 如果想让generator生成想要的目标数据,就把这些真实数据作为discriminator的输入,discriminator的另一部分输入就是generator生成的数据. 1. 初始化generator和discriminator. 2. 迭代: 固定generator的参数,更新discrimi…

论文原称:R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection(2017) 主要贡献: 1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型.如下图所示 2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征,实现了比当前模型快5倍的速度. 论文主要从Faster R-CNN受启发而来,论文大部分idea都是Faster R-CNN中提出的(看这篇论文的时候,我真是深感生不逢时啊),作者将2D目标检测的方法…

ER随机网络,WS小世界网络,BA无标度网络的生成 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #ER随机网络 #10个节点,连接概率为0.6 er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.6) #节点在同心圆上分布 ps = nx.shell_layout(er) #在1*3的画板中显示于第一格 plt.subplot(131) plt.title('ER') nx.draw(er, ps, with_label…

从省赛回来至今4周,每周周末都在打网络赛,每次都是划水,总结下自己弱弱的ACM吧!划水水~~ 首先是新疆赛区,基本上都是图论相关的东西,全靠队友,自己翻水水,实力躺了5道. 然后是沈阳赛区,终于有点贡献了,单刷一道LIS,和队友找规律完成了number number number,最后完成4道,成功划水~~不得不说一下就是对于1009提交的事情,似乎是引起了很大的轰动,但是其实就个人感觉而言,随机提交靠运气过,也不至于这么被骂,又不是用脚本恶意提交,别人凭本事手动提交300+次也是别人的本事,弱…

背景 由于网络原因,在下载视频之前我们往往会希望能够先生成一些视频的缩略图,大致浏览视频内容,再确定是否应花时间下载.如何能够快速得到视频多个帧的缩略图的同时尽量少的下载视频的内容,是一个值得研究的问题. 思路 众所周知,不考虑音频.字幕的话,视频是由多个图像帧拼接而成的,因此我们的目标也就是尽量只下载视频中我们想下载的帧图片,而忽略其他的信息,那么就需要获得对应帧在文件中所在的位置.大小.以及编码格式,为此,首先需要了解视频容器的格式,由于日常生活中h264编码的mp4格式用得比较多,所以这里…

直接找    前往->前往文件夹->然后复制下面的路径填入框内,回车就能看到想要替换的文件夹了 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/Xcode/Templates/Project Templates/iOS/Application/Cocoa Touch Application Base.xctemplate 找到TemplateInfo.plist文件…

#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int x,y;vector<int>v1,v2;long long solve(vector<int>v){    long long sum=0;    set<int>s;    int len=v.size();    for(int i=len-1;i>=0;i--)//不会被完全覆盖,所以总会有露出的,倒序寻找前面比它小的(长度仅次于它的,每一波海浪都覆盖…

#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int n,m,k,l;int x[1007],y[1007],z[1007];int dp[1007][207];void init()//预处理n次处理后的情况{    for(int i=0;i<=l+100;i++)        dp[n+1][i]=-1;    for(int i=l+101;i<k+100;i++)        dp[n+1][i]=0;    for(int i…

今天观看学习了一下台大李宏毅所讲授的 <Introduction of Generative Adversarial Network (GAN)>,对GAN有了一个初步的了解. GAN的基本概念 首先,GAN(Generative Adversarial Network )应该怎样发音呢? GAN的读法可以读G A N,三个字母分开读,也可以读作gàn. GAN主要包含一个Gnenrator和一个Discriminator.......…

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是…

Object Detection,在给定的图像中,找到目标图像的位置,并标注出来. 或者是,图像中有那些目标,目标的位置在那.这个目标,是限定在数据集中包含的目标种类,比如数据集中有两种目标:狗,猫. 就在图像找出来猫,狗的位置,并标注出来 是狗还是猫. 这就涉及到两个问题: 目标识别,识别出来目标是猫还是狗,Image Classification解决了图像的识别问题. 定位,找出来猫狗的位置. R-CNN 2012年AlexNet在ImageNet举办的ILSVRC中大放异彩,R-CNN作者…

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择…

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更…

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语…

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目…

[目标检测]Faster RCNN算法详解 Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网…

  目标检测是深度学习的一个重要应用,就是在图片中要将里面的物体识别出来,并标出物体的位置,一般需要经过两个步骤:1.分类,识别物体是什么 2.定位,找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测,还要能支持对多个物体进行检测,如下图所示: 这个问题并不是那么容易解决,由于物体的尺寸变化范围很大.摆放角度多变.姿态不定,而且物体有很多种类别,可以在图片中出现多种物体.出现在任意位置.因此,目标检测是一个比较复杂的问题.最直接的方法便是构建一个深度神经网络,将图像和标注位置作为样本输入,然后经过CNN网络…

原文:计算机视觉识别简史:从 AlexNet.ResNet 到 Mask RCNN 总是找不到原文,标记一下.        一切从这里开始:现代物体识别随着ConvNets的发展而发展,这一切始于2012年AlexNet以巨大优势赢得ILSVRC 2012.请注意,所有的物体识别方法都与ConvNet设计是正交的(任意ConvNet可以与任何对象识别方法相结合). ConvNets用作通用图像特征提取器. 2012年 AlexNet:AlexNet基于有着数十年历史的LeNet,它结合了数据增…

YOLO (You Only Look Once) dl  cnn  object detection  一.YOLO YOLO是一个实时的目标检测系统.最新的V2版本在Titan X 上可以每秒处理 40-90 张图片,在VOC 2007上可以取得78.6%的准确率,在COCO上可以取得48.1%准确率. 之间的检测系统对图像在不同的尺度.位置上进行多次检测,需要执行多次神经网络算法分别得到结果,YOLO只需要执行一次,所以速度上得到了较大的提升. 二.算法 算法发展过程: RCNN -->…