redfivehit的专栏

IOU(Intersection over Union)1. 特性(优点)IoU就是我们所说的交并比，是目标检测中最常用的指标，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（predict box）和ground-truth的距离。可以说它可以反映预测检测框与真实检测框的检测效果。 还有一个很好的特性就是尺度不变性，也就是对尺...

谷歌团队最近提出了一种用在卷积网络上的新的dropout方法——DropBlock，我觉得很有必要向大家介绍一下。简单的说，Dropout强迫神经网络不单独依赖某一个特征，从而提高网络的泛化能力，但使用卷积网络处理的数据（不仅仅是图像数据）通常具有空间上的关联性，因而对于位于某一空间区域的对象，随机丢弃难以drop掉该对象的信息，Dropout的目的也就不能充分达到。DropBlock则dro...

本篇文章主要解决了在目标检测中，检测框不是特别准，容易出现噪声干扰的问题，即close false positive，为什么会有这个问题呢？作者实验发现，因为在基于anchor的检测方法中，我们一般会设置训练的正负样本（用于训练分类以及对正样本进行坐标回归），选取正负样本的方式主要利用候选框与ground truth的IOU占比，常用的比例是50%，即IOU>0.5的作为正样本，IOU&lt...

HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVP...

NAS 综述AutoML（automated machine learning）是模型选择、特征抽取和超参数调优的一系列自动化方法，可以实现自动训练有价值的模型。AutoML 适用于许多类型的算法，例如随机森林，gradient boosting machines，神经网络等。 机器学习最耗费人力的是数据清洗和模型调参，而一般在模型设计时超参数的取值无规律可言，而将这部分过程自动化可以使机器学...

JMS VS AMQP4.1 JMS4.1.1 JMS 简介JMS（JAVA Message Service,java消息服务）是java的消息服务，JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。JMS（JAVA Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准或者说是规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布...

NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器，能加速现有和未来的网络架构。TensorRT需要CUDA的支持。TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而创建的库，可获取经过训练的神经网络(通常使用3...