之前实现过faster rcnn, 但是因为各种原因,有需要实现一次,而且发现许多博客都不全面.现在发现了一个比较全面的博客.自己根据这篇博客实现的也比较顺利.在此记录一下(照搬). 原博客:https://blog.csdn.net/char_QwQ/article/details/80980505 文章代码连接:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 显卡:TiTan RTX/Qudro K2200(丽台k2200).--我分别在两张显卡都

项目地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ mAP提升了不少,在VS上试一把 V3 的权值: https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights yolov3-voc的权值: 估计在COCO数据集上又过拟合了不少

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

(Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks)   R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2

1. exit:退出脚本.可以定义,如 #exit 数字(0-255) 2. 文件测试 -e FILE:测试文件是否存在 -f FILE:测试文件是否为普通 -d FILE:测试指定路径是否为目录 -r FILE:测试指定文件对当前用户有读权限 -w FILE:测试指定文件对当前用户有写权限 -x FILE:测试指定文件对当前用户有执行权限 [ –e  /etc/inittab ] , 注这个括号前后有空格 3. 多分支的if语句 格式如下: if 判断条件1; then statement1

ubuntu下升级R版本   在测试<机器学习 实用案例解析>一书的邮件分类代码时,windows系统下rstudio中无法读取特殊字符,在ubuntu下可以.在ubuntu虚拟机下安装tm包(install.packages("tm"))时,提示R版本过低(需要3.1,但是只有3.0,最新版本是3.2),百度了下,网上的资料说,需要配置下/etc/apt/sources.list文件,即下载列表,包括R官方网站给出的方法也是如此.这些资料和R官网的说明地址如下: http

SQLIO 是一个用于测试存储系统能力的命令行工具,用以获取存储系统相关的性能指标,以判断系统的 I/O 处理能力. 在微软的网站可以下载 SQLIO 的安装包,安装后目录中会出现如下文件: EULA.rtf – End-user license agreement that covers sqlio usage. param.txt – Configuration options that identify the target drives, test file names, and spe

供大家相互交流和学习,本人水平有限,若有各种大小错误,还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖,这样才能共同进步!若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/. 本文译自:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰,可以去上面的原文网址去查看. 1.动机 卷积神经网络(CNN)是多层感知机(MLP)的一个变种模型,它是从生物学概念中演化而来的.从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层

当一台服务器上,既有测试环境,也有生成的环境,开发需要在线上测试,如果开发生产环境的权限,那开发容易误操作 需求如下: (1)生产环境的代码,必须有专用的账号登陆进行管理 (2)开发测试环境的代码,开发能够访问,但访问不了生产环境目录 位了实现这个目的,操作如下 (1)将生产的环境的用户组和拥有者都修改为www //修改用户 chown -R www /product-folder //修改组 chgrp -R www /product-folder (2)设置生产环境的权限为775,也就是只有

R是统计计算的强大工具,而JAVA是做应用系统的主流语言,两者天然具有整合的需要.关于整合,一方面,R中可以创建JAVA对象调用JAVA方法,另一方面,JAVA中可以转换R的数据类型调用R的函数,互相取长补短.现在也有一个项目JGR,用JAVA做R的图形界面,可以实现高亮显示自动补全等,还能让JAVA和R互相调用. 关于R中调用JAVA,我想主要是为了利用其面向对象的特性,毕竟R语言近来很致力于向面向对象发展,有个很好的项目rJava可以实现,在www.rforge.net/rJava上.R中调

Siege是linux下的一个web系统的压力测试工具,支持多链接,支持get和post请求,可以对web系统进行多并发下持续请求的压力测试. 安装 Siege 01 02 03 04 #wget http://www.joedog.org/pub/siege/siege-latest.tar.gz #tar -xzvf siege-latest.tar.gz #./configure; make #make install Siege命令常用参数 -c 200 指定并发数200-r 5 指定测

PART 1 PART 1 传统回归模型的困难 1.为什么一定是线性的?或某种非线性模型? 2.过分依赖于分析者的经验 3.对于非连续的离散数据难以处理 网格方法 <Science>上的文章<Detecting Novel Associations in Large Data Sets> 方法概要:用网格判断数据的集中程度,集中程度意味着是否有关联关系 方法具有一般性,即无论数据是怎样分布的,不限于特点的关联函数类型,此判断方法都是有效 方法具有等效性,计算的熵值和噪音的程度有关,

文/杨学明 如今,国内所有的研发型的公司都有测试部门,无论测试团队大小,都有测试组长,测试经理,测试工程师等头衔,但随着产品和业务的质量要求越来越高,产品的市场竞争越来越激烈,公司领导对产品测试的要求越来越严格,仅靠一个人或一个领域的测试人员很难保证产品质量,测试的发展趋势有三个: 1) 越来越多的企业正在推行全流程的测试,即软件从需求开始就进行测试; 2) 各个测试活动要相对独立, 开发和测试人员的活动要有边界; 3)开展基于风险的测试RBT和探索性测试(Exploratory Test) 如

Iperf是一个网络性能测试工具.Iperf可以测试TCP和UDP带宽质量.Iperf可以测量最大TCP带宽,具有多种参数和UDP特性. Iperf可以报告带宽,延迟抖动和数据包丢失.利用Iperf这一特性,可以用来测试一些网络设备如路由器,防火墙,交换机等的性能. Iperf有两种版本,windows版和linux版本. linux版本更新快,最新版本为iperf 3.0,下载地址为http://code.google.com/p/iperf/downloads/list , windows版

Siege是linux下的一个web系统的压力测试工具,支持多链接,支持get和post请求,可以对web系统进行多并发下持续请求的压力测试. 安装 Siege #wget http://www.joedog.org/pub/siege/siege-latest.tar.gz #tar -xzvf siege-latest.tar.gz #./configure; make #make install Siege命令常用参数 -c 200 指定并发数200 -r 5 指定测试的次数5 -f ur

没有安装siege? 可参考我的另一篇博客 使用siege执行压力测试笔记 场景分析 使用siege对https://www.baidu.com/进行加压. 要求 模拟20个用户同时访问 一共跑3个循环 实现 [admin@ ~]$ siege -c 20 -r 3 https://www.baidu.com/ //漫长的等待 测试结果 English 示意数据 中文释意 Transactions: 600 hits 处理事务总次数 Availability: 90.91 % 处理事务成功率 E

安装 $ sudo apt install siege Siege命令常用参数 -c 200 指定并发数200 -r 5 指定测试的次数5 -f urls.txt 制定url的文件 -i internet系统,随机发送url -b 请求无需等待 delay=0 -t 5 持续测试5分钟 # -r和-t一般不同时使用 常用的几个子 # 模拟10秒内每秒访问20次 $ sudo siege http://web.meilapp.com/products -c20 -t10s # 200个并发对htt

1:开始测试 tpcc_start -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user \ -p mysql_password -w warehouses -c connections -r warmup_time \ -l running_time -i report_interval -f report_file -w 指定仓库数量 -c 指定并发连接数 -r 指定开始测试前进行warmup的时间,进行预热后,测试效果更好 -l 指定测

首先:R语言的基本教程: https://www.yiibai.com/r/r_environment_setup.html 下载R语言的安装包:https://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/3.4.1/ 新建:vs工程控制台 添加nuget包:R.net 添加测试代码: static void Main(string[] args) { REngine.SetEnvironmentVariables(); // There are severa