Selector Selector 允许一个单一的线程来操作多个 Channel. 如果我们的应用程序中使用了多个 Channel, 那么使用 Selector 很方便的实现这样的目的, 但是因为在一个线程中使用了多个 Channel, 因此也会造成了每个 Channel 传输效率的降低.使用 Selector 的图解如下: 为了使用 Selector, 我们首先需要将 Channel 注册到 Selector 中, 随后调用 Selector 的 select()方法, 这个方法会阻塞, 直到…

揭秘 BPF map 前生今世 本文地址:https://www.ebpf.top/post/map_internal 1. 前言 众所周知,map 可用于内核 BPF 程序和用户应用程序之间实现双向的数据交换, 为 BPF 技术中的重要基础数据结构. 在 BPF 程序中可以通过声明 struct bpf_map_def 结构完成创建,这其实带给我们一种错觉,感觉这和普通的 C 语言变量没有区别,然而事实真的是这样的吗? 事情远没有这么简单,读完本文以后相信你会有更大的惊喜. struct bp…

Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作.作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂,2010年更带领团队获得终身成就奖,如今供职于Facebook旗下的FAIR. 这篇文章思路简洁,在DPM方法多年平台期后,效果提高显著.包括本文在内的一系列目标检测算法:RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码 思想 本文解决了目标检测中的两个关键问题. 问题…

继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒.在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间. 思想 基础:RCNN 简单来说,RCNN使用以下四步实现目标检测: a. 在图像中确定约1000-2000个候选框 b. 对于每…

3.三次IOU  2.2次model run  1,一次深度神经网络 rcnn主要作用就是用于物体检测,就是首先通过selective search 选择2000个候选区域,这些区域中有我们需要的所对应的物体的bounding-box,然后对于每一个region proposal 都wrap到固定的大小的scale,227*227(AlexNet Input),对于每一个处理之后的图片,把他都放到CNN上去进行特征提取,得到每个region proposal的feature map,这些特征用固…

SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-<Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition>. 池化空间金字塔的核心是: 1.因为,cnn要求图像固定大小,所以要做crop和warp.是因为会影响FC层的权重训练. 当网络输入的是一张任意大小的图片,这个时候我们可以一直进行卷积.池化,直到网络的倒数几层的时候,也就是我们即将与全连接层连接的时候就需要用到(最大)池化空间金字塔,…

Selective Search for Object Recoginition 这篇论文是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章,主要介绍了选择性搜索(Selective Search)的方法.物体识别(Object Recognition),在图像中找到确定一个物体,并找出其为具体位置,经过长时间的发展已经有了不少成就.之前的做法主要是基于穷举搜索(Exhaustive Search),选择一个窗口(window)扫描整张图像(image),改变窗口的大小,继续扫…

月光宝盒花絮 “曾经有一份真诚的爱情摆在我的面前,但是我没有珍惜,等到了失去的时候才后悔莫及,尘世间最痛苦的事莫过于此.如果可以给我一个机会再来一次的话,我会跟那个女孩子说我爱她,如果非要把这份爱加上一个期限,我希望是一万年!”---大话西游之仙履奇缘 <大话西游之大圣娶亲>(又名<大话西游之仙履奇缘>)是周星驰彩星电影公司1994年制作和出品的一部经典的无厘头搞笑爱情片,改编依据是吴承恩所撰写的神怪小说<西游记>,该片是<大话西游>系列的第二部,由刘镇伟导…

(如果感觉有帮助,请帮忙点推荐,添加关注,谢谢!你的支持是我不断更新文章的动力.本博客会逐步推出一系列的关于大型网站架构.分布式应用.设计模式.架构模式等方面的系列文章) 在校期间大家都写过不少程序,比如写个hello world服务类,然后本地调用下,如下所示.这些程序的特点是服务消费方和服务提供方是本地调用关系. 而一旦踏入公司,尤其是大型互联网公司就会发现,公司的系统都由成千上万大大小小的服务组成,各服务部署在不同的机器上,由不同的团队负责.这时就会遇到两个问题: (1) 要搭建一个新服务…

一 原理: 主动降噪就是通过反相检测麦克风的声音或噪声来减弱周围环境的噪声让扬声器出来的声音听起来更清晰.主动降噪技术的目标就是通过一个自适应滤波器把不想要的噪声反相从而把噪声约束到固定的范围内.该系统必须要把扬声器到麦克风的二阶误差考虑进去.主动降噪用到的主要原理是:FxLMS(过滤的最小均方差滤波器).这个算法的会让输入到滤波器的错误信号急速锐减,从而达到降噪的目的.这个错误信号在期望值和FxLMS滤波器输出值之间是有差异的. 我们可以看一下这个算法的模型: 输入参数: 参考输入: 就是要消…

先看再点赞,给自己一点思考的时间,如果对自己有帮助,微信搜索[程序职场]关注这个执着的职场程序员.我有什么:职场规划指导,技能提升方法,讲不完的职场故事,个人成长经验. 不知道大家有没有这种感觉,在公司项目忙碌的时候,有时候感觉又忙又累,甚至加班通宵都有,能忙死人,每天想着轻松点吧,能休息休息做点别的什么.但是当项目收尾不忙(不忙是指不用加班)的时候,如果一天两天还好,但是时间超出一周(不是没事干,是不像之前每天加班才能完成任务,现在每天8个小时不到就完成了任务),总是感觉太闲了,不太充实了,不…

History是有趣的,不是吗?在之前的HTML版本中,我们对浏览历史记录的操作非常有限.我们可以来回使用可以使用的方法,但这就是一切我们能做的了. 但是,利用HTML 5的History API,我们可以更好的控制浏览器的历史记录了.例如:我们可以添加一条记录到历史记录的列表中,或者在没有刷新时,可以更新地址栏的URL. 为什么介绍History API ?         在这篇文章中,我们将了解HTML 5中History API的来源.在此之前,我们经常使用散列值来改变页面内容,特别是那…

ASP.NET框架至今为止已经存在了数十年了,大量的网站使用ASP.NET框架进行开发.随着网站应用开发技术的进步,  许多网站应用开发框架有了新的流行趋势 轻量化 模块化 可移植 ASP.NET框架在新的流行趋势下,显得非常臃肿,主要原因就是ASP.NET的基础是System.Web程序集,它里面集成了各种网站开发需要的组件,不管你需不需要,他都集成在当中,大量组件耦合在一起,很难分离开来.这与微软之前大而全的思想非常匹配,只要你使用我的ASP.NET框架,所有的网站开发都可以在一个框架中完成…

背景 上世纪90年代,随着Internet和浏览器的飞速发展,基于浏览器的B/S模式随之火爆发展起来.最初,用户使用浏览器向WEB服务器发送的请求都是请求静态的资源,比如html.css等.  但是可以想象:根据用户请求的不同动态的处理并返回资源是理所当然必须的要求. servlet的定义 Servlet is a technology which is used to create a web application. servlet是一项用来创建web application的技术. Ser…

简介 Java NIO 是由 Java 1.4 引进的异步 IO. Java NIO 由以下几个核心部分组成: Channel Buffer Selector NIO 和 IO 的对比 IO 和 NIO 的区别主要体现在三个方面: IO 基于流(Stream oriented), 而 NIO 基于 Buffer (Buffer oriented) IO 操作是阻塞的, 而 NIO 操作是非阻塞的 IO 没有 selector 概念, 而 NIO 有 selector 概念. 基于 Stream…

一 概念 假如使用一句通俗的语言来概述ANC的原理的话,那就是:通过发出与噪声相位相反,频率.振幅相同的声波与噪声干涉实现相位抵消. 使用比较正式的语言来解释就是:动降噪通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,将噪音中和,从而实现降噪的效果.下图是一个ANC的降噪原理图: 根据麦克风的位置,可以把这个主动降噪技术分成三类:* 前馈主动降噪技术 Feed forward,简称FF:取样麦克风在耳机外边,通过取样麦克风获取噪声,能够获取外部全部的噪声,然后做反向,常见的场景就是入耳式耳机,没有被动…

一 原始玩家 1978年,创始人Amar G. Bose博士在从欧洲飞往波士顿的飞机上,发现飞机引擎的噪音扫净了他戴耳机欣赏音乐的兴致.这激发了他在BOSE公司进行一项消噪科技的研究.弹指之间,十年过去了,1989年,第一款商用的BOSE主动消噪耳机诞生. 在Bose公司的不懈的努力下,BOSE公司第一款主动降噪耳机横空出世了.自那时起,BOSE工程师们陆续为航空及军用市场开发了多款消噪耳机产品:如专为飞行员设计的消噪耳机.航空X®耳机.TriPort®耳机.2000年,BOSE工程师们在此基础…

关注我,每天都有优质技术文章推送,工作,学习累了的时候放松一下自己. 本篇文章同步微信公众号 欢迎大家关注我的微信公众号:「醉翁猫咪」 据我所知,网上教学资料一堆一堆的,那么还有很多人说,如何学习? 大哥,你是认真的吗? 作为一名程序员,需要好奇心,当你了解一个人时,需要不断去爬取了解,我也是这么做的,哈哈,对一个人,你要了解,才能去深交不是?对于学习其实,也是一个道理啊. 我看过大佬们发表过如何学习Android的建议,我觉得,怎么样都离不开你的兴趣,兴趣有了,比什么都重要,有兴趣学才能学得快…

  布吉岛为啥起了个这么文(dou)艺(bi)的名字,话不多说,开始总结…

Java作为一门编程语言,自诞生以来已经流行了20多年,在学习它之前,我们有必要先了解一下它的历史,了解它是如何一步步发展到今天这个样子. 孕育 上世纪90年代,硬件领域出现了单片式计算机系统,比如电视机机顶盒这些消费设备.这些设备的特点是处理能力和内存都有限.如果使用C++编写程序,则对于这类设备来说过于庞大. 所以需求便来了,为了适应这类设备,需要一种小型的计算机语言,Java便应运而生了. 1991年,Sun公司的James Gosling, Mike Sheridan和Patrick N…

一.Fast R-CNN原理 在SPPNet中,实际上特征提取和区域分类两个步骤还是分离的.只是使用ROI池化层提取了每个区域的特征,在对这些区域分类时,还是使用传统的SVM作为分类器.Fast R-CNN相比SPPNet更进一步,不再使用SVM作为分类器,而是使用神经网络进行分类,这样就可以同时训练特征提取网络和分类网络,从而取得比SPPNet更高的准确度.Fast R-CNN的网络结构如下图所示 对于原始图片中的候选框区域,和SPPNet中的做法一样,都是将它映射到卷积特征的对应区域,即上图…

转载出处:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/54316814 知乎的图可以放大,更清晰,链接:https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/140239982 这篇博文很简单,我就画了一个图,将各自的要点进行比较说明. 相信这样看过去就一目了然了,但是需要说明的还是: YOLO可能不应该放在这里,但是为了和SSD进行比较还是放了.另外,YOLO出了第二版本了,所以放在这边也没有问题. 个人觉…

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth…

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…

Fast R-CNN存在的问题:选择性搜索,非常耗时. 解决:加入一个提取边缘的神经网络,将候选框的选取交给神经网络. 在Fast R-CNN中引入Region Proposal Network(RPN)替代Selective Search,同时引入anchor box应对目标形状的变换问题(anchor就是位置和大小固定的box,可以理解成事先设置好的固定的proposal) 具体做法: 1.将RPN放在最后一个卷积层的后面 2.RPN直接训练得到的候选区域 RPN简介: 1. 在featur…

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N…

Faster R-CNN 论文:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 发表时间:2016 发表作者:(Microsoft)Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 发表刊物/会议:NIPS 论文链接:论文链接 论文代码:Matlab版本点击此处,Python版本点击此处 2015 年微软研究院的任少庆.何恺明以及…

把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的…

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…

1.R-CNN R-CNN网络架构图 R-CNN网络框架流程 1)原图像经过 selective search算法提取约2000个候选框 2)候选框缩放到同一大小,原因是上图的ConvNet需要输入图片大小一致 3)通过ConvNet提取特征,原文ConvNet使用的是Alexnet,Alexnet需求的图片大小为(227*227),最后获得4096维特征向量 4)使用SVM对ConvNet提取的特征分类 使用4096维特征向量训练k个SVM分类器(k为分类数目),k个SVM分类器组成4096*…