非极大抑制 NMS的英文是Non-maximum suppression的缩写. 简单的说,就是模型给出了多个重叠在一起的候选框,我们只需要保留一个就可以了.其他的重叠的候选框就删掉了,效果可见下图: 交并比 IoU的英文全称Intersection over Union,就是两个候选框区域的交集面积比上并集的面积,用下图可以理解: hard-NMS hard-nms其实就是经典版本的NMS的方法.就是根据模型给出每个box的置信度从大到小进行排序,然后保留最大的,删除所以与这个最大置信度的候选…

点击图片就可以观看 ↓↓↓↓↓↓↓↓ 第1章:指算法 周根项<一分钟速算>第1章:指算法 第一节 对手的认识 周根项<一分钟速算>第1章:指算法 第二节 个位数比十位数大1乘以9的运算 周根项<一分钟速算>第1章:指算法 第三节 个位数比十位数大随意数乘以9的运算 周根项<一分钟速算>第1章:指算法 第四节 个位数和十位数同样乘以9的运算 周根项<一分钟速算>第1章:指算法 第五节 个位数比十位数小乘以9的运算 周根项<一分钟速算>第…

FashionMNIST数据集共70000个样本,60000个train,10000个test．共计10种类别. 通过如下方式下载． mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='/home/sc/disk/keepgoing/learn_pytorch/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_t…

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 1.hive创建数据库 CREATE DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS] <database name>; 2.hive创建表 hive里一般有两种表的…

简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯…

首先说明啊:logistic分类器是以Bernoulli(伯努利) 分布为模型建模的,它可以用来分两种类别:而softmax分类器以多项式分布(Multinomial Distribution)为模型建模的,它可以分多种互斥的类别. 补充: 什么是伯努利分布?伯努利分布[2]是一种离散分布,有两种可能的结果.1表示成功,出现的概率为p(其中0<p<1).0表示失败,出现的概率为q=1-p. 什么是二项分布?二项分布即重复多次的伯努利分布哦: 什么是多项式分布?即它把两种状态推广到了多种状态,是…

 Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展到多个…

本文来自<L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification>,时间线为2017年6月. 近些年,人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大.一个典型的人脸识别流程就是: 训练一个基于softmax loss的深度卷积网络: 提取倒数第二层作为每个样本图片的特征表征: 基于两个样本的表征向量,计算cos的向量相似度. softmax本身并不会让两个正样本对的相似度得分优化的更大,两个负样本对的相似度得分优化的更小.…

Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection Intro 目标检测领域的问题有很多,本文的作者捕捉到了这样一个问题,就是nms算法根据类别置信度为准则去删掉与他iou大于一定阈值的算法是否合理?事实是,分类置信度没法评估回归框是否回归的准确,这就造成了一种情况,分类置信度高的不一定回归的准,那么回归的准的又因为与之iou更高而被剔除了.为什么回归的准的反而类别置信度可能不高,而类别置信度高的可能回归的不准…

5分钟速成堆 FBI⚠WARNING 本文要素过多 吐槽 堆是我迄今为止学过最简单的数据结构 我还没学会最小生成树.最短路时就学会了 堆实用高效,值得推荐 (如果你看完了这篇文章还不会,你可以直接Copy,慢慢理解) 了解什么是堆 堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称.堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象.————摘自(没人看得懂的)度娘 堆的特性?堆中某个节点的值总是不大于(大根堆)或不小于(小根堆)其父节点的值:堆总是一棵完全二叉树.堆的作用?堆支持查找最值的操作.…