这就是那个feature map256 256向量】的更多相关文章

http://blog.csdn.net/XZZPPP/article/details/51582810 在这个特征图上使用3*3的卷积核(滑动窗口)与特征图进行卷积,那么这个3*3的区域卷积后可以获得一个256维的特征向量.因为这个3*3的区域上,每一个特征图上得到一个1维向量,256个特性图即可得到256维特征向量.…
转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti…
论文原址:https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet 摘要 本文提出了目标检测算法的新的模型结构,利用单个卷积网络将框的左上角及右下角两个点组成一对关键点,进而不需要设计在单阶段检测中大量的anchor boxes,同时,引入了corner pooling用于提升角点定位效果. 介绍 单阶段检测通过密集的anchor box及后续的增强定位来获得好的检测效果,但使用an…
视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><…
刚毕业的时候,我年少轻狂,以为自己已经可以独当一面,庙堂之上所学已经足以应付业界需要.然而在后来的工作过程中,我认识了很多牛人,也从他们身上学到了很多,从中总结了一个IC设计工程师需要具备的知识架构,想跟大家分享一下. I. 技能清单 作为一个真正合格的数字IC设计工程师,你永远都需要去不断学习更加先进的知识和技术.因此,这里列出来的技能永远都不会是完整的.我尽量每年都对这个列表进行一次更新.如果你觉得这个清单不全面,可以在本文下留言,我会尽可能把它补充完整. 语言类 Verilog-2001/…
之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X的笔记 由于平时对数据挖掘做的比较多,所以优先看Mahout方向视频. Mahout有很好的扩展性与容错性(基于HDFS&MapReduce开发),实现了大部分常用的数据挖掘算法(聚类.分类.推荐算法)不过数据挖掘调参和业务理解是关键,个人觉得真正想学习的话,还是看正规机器学习的课程比较好. 这里省略了大部分比较技术那一块的笔记... 虽然mahout在速度上有天然优势.但R/Python其实也在接入hadoo…
转自 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51629242 斯坦福大学CS224d基础1:线性代数知识 作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月 翻译:@MOLLY(mollyecla@gmail.com) @OWEN(owenj1989@126.com) 校正:@寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) @龙心尘(johnnygong.ml@gmail.com)  出处:…
SVMs are considered by many to be the most powerful 'black box' learning algorithm, and by posing构建 a cleverly-chosen optimization objective优化目标, one of the most widely used learning algorithms today. 第一节 向量的内积(SVM的基本数学知识) Support Vector Machines 支持向…
一直以来都以为自己对一些算法已经理解了,直到最近才发现,梯度下降都理解的不好. 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示: 手动求解 目标是优化J(θ1),得到其最小化,下图中的×为y(i),下面给出TrainSet,{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解,由图可见当θ1取1时,与y(i)完全重合,J(θ1) = 0 下面是θ1的取值与对应的J(θ1)变化情况 由此可见,最优解即为0,现在来看通过梯度下降…
ECC的全称是Error Checking and Correction,是一种用于Nand的差错检测和修正算法.如果操作时序和电路稳定性不存在问题的话,NAND Flash出错的时候一般不会造成整个Block或是Page不能读取或是全部出错,而是整个Page(例如512Bytes)中只有一个或几个bit出错.ECC能纠正1个比特错误和检测2个比特错误,而且计算速度很快,但对1比特以上的错误无法纠正,对2比特以上的错误不保证能检测.校验码生成算法:ECC校验每次对256字节的数据进行操作,包含列…