相关论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐. 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning,包含三个阶段: 1) 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2) 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口 3) 利用一个更强大的CNN进一步改善结果,并输出人脸关键点位置. 本文的贡献: 1

<Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks> 论文主要的三个贡献: (1)       揭示了检测和对齐之间的内在联系: (2)       提出了三个CNN级联的网络结构: (3)       提出了一种对于样本的新的hard mining的算法: 整个算法流程如下: Stage 1:采用全卷积神经网络,即P-Net,去获得候选窗体和边界回归向量.同时,候选窗体根据边

[z]Deeplearning原文作者Hinton代码注解 跑Hinton最初代码时看到这篇注释文章,很少细心,待研究... 原文地址:>http://www.cnblogs.com/BeDPS/p/3182725.html Matlab示例代码为两部分,分别对应不同的论文: 1. Reducing the Dimensionality of data with neural networks ministdeepauto.m   backprop.m   rbmhidlinear.m 2. A

Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image[1] 简介:多任务全卷积从单张图片中去除雨迹.本文在现有的模型上,开发了一种多任务深度学习框架,学习了三个方面,包括二元雨条纹映射(binary rain streak map),雨条纹外观和干净的背景.特别是新添加的二元雨条纹映射,其损失函数可以为神经网络提供额外的强特征.对于雨带积累现象(暴雨形成的如烟如雾的现象),采取循环雨检测和清除,以迭代和渐进方式清除. 动机:恢复暴雨下

作者:于洋链接:https://www.zhihu.com/question/23374078/answer/69732605来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 很久很久以前,有一群人,他们决定用8个可以开合的晶体管来组合成不同的状态,以表示世界上的万物.他们看到8个开关状态是好的,于是他们把这称为”字节“.再后来,他们又做了一些可以处理这些字节的机器,机器开动了,可以用字节来组合出很多状态,状态开始变来变去.他们看到这样是好的,于是它们就这机器称为”

原文在这里:http://rango.swoole.com/archives/405 容易让人记住的文章,要么引起共鸣,要么催人奋进.一句话,你已走过,而我也在路上. 最近群里很多朋友询问我是如何学习编程的,今天抽个时间大致讲讲. C语言 和所有人一样,上学学的第一门编程语言是C语言.我记得我当时学的很认真,非常认真.和别人最大的不同是我买了一本老外写的C语言编程书,没被谭浩强误导.另外还买了一本<现代操作系统>一书看了很久.学习期间写了不少读书笔记.真正要说学到什么了,这个还真不好说,到最后

Memcached — 分布式缓存系统 1.Memcached是什么? Memcached是高性能的,分布式的内存对象缓存系统,用于在动态应用中减少数据库负载,提升访问速度.Memcached通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表,它能够用来存储各种格式的数据,包括图像.视频.文件以及数据库检索的结果等.Memcached由Danga Interactive最初为了加速 LiveJournal网站访问速度而开发的,后来被很多大型的网站采用.起初作者编写它可能是为了提高动态网页应用,为了减轻数

有时候总听到网友说网站运行好慢,不知如何是好:有时候也总见到一些朋友写的网站功能看起来非常好,但访问性能却极其的差.没有“勤俭节约”的意识,势必会造成“铺张浪费”.如何应对这种情况,充分利用系统缓存则是首要之道. 系统缓存有什么好处呢?举个简单的例子,你想通过网页查询某些数据,而这些数据并非实时变化,或者变化的时间是有期限的.例如查询一些历史数据.那么每个用户每次查的数据都是一样的.如果不设置缓存,ASP.NET也会根据每个用户的请求重复查询n次,这就增加了不必要的开销.所以,可能的情况下尽量使

更多的时候,我们的服务器性能损耗还是在查询数据库的时候,所以对数据库的缓存还是显得特别重要,上面几种方式都可以实现部分数据缓存功能.但问题是我们的数据有时候是在变化的,这样用户可能在缓存期间查询的数据就是老的数据,从而导致数据的不一致.那有没有办法做到,数据如果不变化,用户就一直从缓存中取数据,一旦数据变化,系统能自动更新缓存中的数据,从而让用户得到更好的用户体验. 答案是肯定的!.NET已经为我们提供了这样一种非常好的解决方法:SqlCacheDependency数据库缓存依赖. 实现步骤:

这种策略让缓存依赖于一个指定的文件,通过改变文件的更新日期来清除缓存. ///<summary> /// 获取当前应用程序指定CacheKey的Cache对象值 ///</summary> ///<param name="CacheKey">索引键值</param> ///<returns>返回缓存对象</returns> publicstaticobject GetCache(string CacheKey) {

System.Web.Caching 命名空间提供用于缓存服务器上常用数据的类.此命名空间包括 Cache 类,该类是一个字典,您可以在其中存储任意数据对象,如哈希表和数据集.它还为这些对象提供了失效功能,并为您提供了添加和移除这些对象的方法.您还可以添加依赖于其他文件或缓存项的对象,并在从 Cache 对象中移除对象时执行回调以通知应用程序. /// <summary>/// 获取当前应用程序指定CacheKey的Cache对象值 /// </summary>/// <pa

有时缓存整个页面是不现实的,因为页的某些部分可能在每次请求时都需要变化.在这些情况下,只能缓存页的一部分.顾名思义,页面部分缓存是将页面部分内容保存在内存中以便响应用户请求,而页面其他部分内容则为动态内容.页面部分缓存的实现包括两种方式:控件缓存和替换后缓存. 1. 控件缓存(也称为片段缓存) 这种方式允许将需要缓存的信息包含在一个用户控件内,然后,将该用户控件标记为可缓存的,以此来缓存页面输出的部分内容.该选项允许缓存页面中的特定内容,而没有缓存整个页面,因此,每次都需重新创建整个页.例如,如

页面输出缓存是最为简单的缓存机制,该机制将整个ASP.NET页面内容保存在服务器内存中.当用户请求该页面时,系统从内存中输出相关数据,直到缓存数据过期.在这个过程中,缓存内容直接发送给用户,而不必再次经过页面处理生命周期.通常情况下,页面输出缓存对于那些包含不需要经常修改内容的,但需要大量处理才能编译完成的页面特别有用.需要读者注意的是,页面输出缓存是将页面全部内容都保存在内存中,并用于完成客户端请求. 在ASP.NET中页面缓存的使用方法非常的简单,只需要在aspx页的顶部加这样一句声明即可:

经过一下午的折腾,终于在64位的Windows 7上面成功安装了CentOS 6.5(64bit)系统,中途因为硬盘分区的问题失败了一次.下面是安装过程: 在安装过程中借助了这篇文章的内容:http://www.cnblogs.com/Johness/archive/2012/12/03/2800126.html 一.安装所需软件 1.分区助手专业版(必需):用来对硬盘分区,将磁盘的一部分格式化成Linux可以识别的ext3格式 2.Ext2Fsd(硬盘安装必需,光盘安装不用):因为Window

经常可以在一些讨论组里看到下面的提问:“谁知道下面C语句给n赋什么值?”m = 1; n = m+++m++;最近有位不相识的朋友发email给我,问为什么在某个C++系统里,下面表达式打印出两个4,而不是4和5:a = 4; cout << a++ << a;C++ 不是规定 << 操作左结合吗?是C++ 书上写错了,还是这个系统的实现有问题?要弄清这些,需要理解的一个问题是:如果程序里某处修改了一个变量(通过赋值.增量/减量操作等),什么时候从该变量能够取到新值?有

2.6关系操作 所有的过程关系查询语言都提供一组操作,这些操作可以应用于单个关系或一对关系.这些操作具有良好的和期望的属性,它们的结果总是一个单一的关系.这个属性允许一个以模块化的方式组合其中的几个操作.具体来说,由于关系查询的结果本身就是一个关系,因此关系操作可以应用于查询的结果和给定的关系集. 具体的关系操作根据语言的不同而有所不同,但是适合我们在本节中描述的通用框架.在第3章中,我们展示了用SQL表示操作的具体方式. 最常见的操作是从单个关系(比如教练)中选择特定的元组,这些元组满足某些特

最近读了Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection这篇论文,论文中把之前人脸检测使用到的cascade cnn,从分开训练的模式,改为了联合训练,并且声称得到了更好的结果. 但是在我读论文的过程中,产生了下面几点疑惑: 1.论文4.2节的Training procedure这部分最后提到,To make it converge easily, we train seperate networks and initialize the joi

文章链接:https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1.关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) (1)Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Network Train face classifier with face (> 0.5 overlap) and background (<0.5 overlap) images. Comput

Ref: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 关注点在于,为何变得更快? 论文笔记:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786?refer=xiaoleimlnote 评论: 基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测. 相对于其它目标检测与识别方法(比如Fast R-CNN)将目标识别任务分类目标区域预测

论文题目:Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址:https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡.缺失.模糊等情况下的识别精度问题.主要通过一个自注意力模块,增强网络对于这部分车道线的关注程度,从而提升效果. 1. 概述 1.1 问题定义 这里的 Lane Detection,检测的目标是抽象意义上的车道分隔线,更关注全局的几何特征: 而不是路面上印刷的 Lane Mark,如