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Python numpy.zeros函数创建零数组
语句格式： numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')参数说明： shape:整型或元素为整型的序列，表示生成的新数组的shape，如（2，3）或 2。 dtype:生成数组的数据格式，如numpy.int8。默认为numpy.float64。 order:｛'C', 'F'｝可选，是否将多维数据存储为C-或Fortran-cont...原创 2018-07-11 09:38:51 · 34706 阅读 · 1 评论 -
【思考】Fast R-CNN的“去SVM化”
好奇的点始于，为什么R-CNN需要采用SVM来提高性能，而不可以直接采用神经网络“自带的”softmax分类器。为什么Fast R-CNN不需要SVM分类器，搭建一个多头输出网络就可以取得较好的效果呢？Fast R-CNN的网络架构 R-CNN的arXiv版本附录中也讨论了使用SVM而不是softmax这一点，实验表明单用softmax会使mAP下降大约五个百分点。作者认为...原创 2019-08-23 14:30:57 · 1280 阅读 · 4 评论 -
【目标检测/分割】Faster R-CNN NIPS'15/CVPR'16
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks作者：Shaoqing Ren,Kaiming He,Ross Girshick,Jian Sun故事： 此前一段时间目标检测的发展得益于候选区域算法和R-CNN方法，且R-CNN的方法在Fast R-CNN等共享计算方...原创 2019-08-23 10:15:44 · 677 阅读 · 2 评论 -
【目标检测/分割】Fast R-CNN ICCV'15
Fast R-CNN作者：Ross Girshick机构：Microsoft Research故事： 基于CNN的目标检测方法效果好但复杂度高，需要评价多个候选框，并进行精确位置进行改善。 R-CNN存在三个缺陷：训练为多步过程——CNN→SVM→BBR；后两步的训练需要将大量特征保存在硬盘上耗费空间和时间；测试过程慢（47s一张图像）。 SPPnet在2...原创 2019-08-20 22:16:50 · 340 阅读 · 0 评论 -
【目标检测/分割】R-CNN CVPR'14
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation作者：Ross Girshick,Jeff Donahue,Trevor Darrell,Jitendra Malik发表时间：(Submitted on 11 Nov 2013 (v1), last revised 22 O...原创 2019-08-18 22:17:53 · 239 阅读 · 0 评论 -
"conda: command not found" Linux中永久设置Anaconda环境变量
1. 命令行中输入 sudo gedit /etc/environment2. 输入你的密码，进入profile文档编辑界面，将你的anaconda的bin所在路径加入（记得和其他路径间用:分开）3. 保存并退出4. 重启即可生效。之后再输入echo $PATH便可查看路径是否已加入PATH中。...原创 2018-09-07 09:42:44 · 1571 阅读 · 0 评论 -
【Debug】labelImg make: *** No rule to make target `qtxpyx'
试试在labelImg.py的文件夹中运行~改正前：改正后：原创 2018-08-29 13:25:10 · 696 阅读 · 1 评论 -
Python shape函数获取数组大小
语句格式： ndarray.shape返回值： 数组维度的元组。 数组的shape属性常用语获取一个数组的当前大小，与reshape函数相似，shape函数也可以更改数组大小，其中一个维度的大小可为-1，表明该处大小从数组的原size和剩余dimensions推算而来。示例： 最后一个示例没看懂，哪位高手能帮忙解答吗？Numpy文档原文：numpy.ndarray.shap...原创 2018-07-11 09:57:50 · 16639 阅读 · 2 评论 -
【目标检测/分割】FCN CVPR'15
Fully Convolutional Networks for Semantic SegmentationAuthors:Jonathan Long,Evan Shelhamer,Trevor Darrell故事：1. 本文描述CNN可以为定位任务提取特征，引用的目标检测论文为R-CNN、SPP、OverFeat之后，Fast R-CNN。2. 卷积网络已被用于全图分类、...原创 2019-09-10 13:45:09 · 278 阅读 · 0 评论