代码解读。。。

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:100分]
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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SSD讲解以及代码解读(一)

前面为vgg-16网络(或者其它网络),然后之后需要提取一些特征层,转换为分类和回归,详见代码。    为了便于理解,再看以下图: 注意以上的网络结构(特征提取部分)和代码可能稍稍不一样。接下来上代码(特征...

如何看懂源代码--(分析源代码方法)

不管是参考也好,从开源抓下来研究也好,为了了解箇中含意,在有限的时间下,不免会对庞大的源代码解读感到压力。  网路上有一篇关于分析看代码的方法,做为程式设计师的您,不妨参考看看,  换个角度来分析。 也...

avod论文理解与代码解读

AVOD 论文理解与代码解读论文简析概述网络结构BEV map特征提取rpn 网络特征融合第二阶段检测网络box 编码方向确定代码解读mini batch的产生与作用rpn modelavod modelloss 论文简析 参考文章: csdn 代码: ...

SOLO代码解读[mmdetection]

目前在做实例分割相关的课题,这次介绍基于mmdetection的SOLO代码,主要是head部分的代码解读。 全文见我的博客

PSPNet测试代码解读

PSPNet测试代码在原文《Pyramid Scene Parsing Network》作者的GitHub网站上https://github.com/hszhao/PSPNet,下载下来解压后找到...1.代码解读 上图中的run.sh是执行文件,其代码解读如下: matlab -nodisp...

pytorch YOLO v1 模型训练及原始代码解读

YOLOv1模型pytorch 代码解读与实践

vins-fusion代码解读[一] vio主体

港科大vins-fusion代码解读[一] vins-fusion与vins-mono代码结构有很大相似性。这次先看看vins_estimator节点内的内容。 1.程序入口: (1)vins_estimator:: rosNodeTest.cpp main()函数中: a.读取配置文件参数 ...

SSD代码解读(二)——Data Augmentation

SSD系列代码解读:(一) Prior Box SSD系列代码解读:(二) Data Augmentation SSD系列代码解读:(三)MultiboxLoss 本部分代码是pytorch版本的,非官方的caffe实现,贴上代码解读的同时会与caffe实现进行比较...

TSN算法的PyTorch代码解读(测试部分)

这篇博客介绍TSN算法的PyTorch代码的测试部分,建议先看训练部分的代码解读:TSN算法的PyTorch代码解读(训练部分),test_moels.py是测试模型的入口。 前面模块导入和命令行参数配置方面和训练代码类似,不细讲。 ...

Unet论文解读代码解读

论文解读 网络   架构: a。U-net建立在FCN的网络架构上,作者修改并扩大了这个网络框架,使其能够使用很少的训练图像就得到很精确的分割结果 .b。添加上采样阶段,并且添加了很多的特征通道,允许更多的原...

人脸检测-MTCNN算法笔记和代码解读

1 介绍 多任务级联卷积神经网络(MTCNN, Multi-task Cascaded Convolutional Networks)用以同时处理人脸检测和人脸关键点定位(5个关键点)问题,该论文入选...中文代码解读请参看我的github:https://github.com...

匿名飞控代码解读汇总

,所以首先需要读懂匿名代码然后才能增加自己的功能,临近毕业还有两个月左右,所以想趁着这次机会,把匿名的代码拿出来和大家讨论一下,不吝指正!!! 首先说个总体规划 姿态检测 姿态控制 我做的题目不需要...

Fast-RCNN代码解读(1)

Fast-RCNN代码解读(1)这次主要记录一下测试的过程,和训练类似,Fast-RCNN中的测试过程主要由test_net.py,test.py及其他一些功能性python文件构成(比如,bbox_transform.py),其中test_net.py是测试的主要入...

VINS-Mono论文学习与代码解读——目录与参考

港科大的VINS-Mono作为目前state of the art的开源VIO项目,是研究视觉与IMU融合的必读算法。本人将在学习之余逐步整理自己对算法的论文和实现的相关解读,欢迎大家一起讨论。

FasterRCNN代码解读

之前的文章简要介绍了Faster-RCNN等物体检测的算法,本文将从代码角度详细分析介绍Faster-RCNN的实现。本文使用的代码参考了chenyuntc的实现,代码的位置看这里。需要注意的是,本文使用的框架是Pytorch。

Deep sort算法代码解读

重新排版太烦了,word写完直接截图过来了.....

一文详解单目VINS论文与代码解读目录

Vins-mono是香港科技大学开源的一个...代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、后端非线性优化(其中初始化和IMU预积分在这个线程中)、闭环检测、闭环优化。 1、VINS-mono 论文解读(IMU预积分+Marg...

fast-rcnn训练自己数据集以及demo代码解读和总结(面向fast-rcnn初学者)

首先推荐文章,里面有讲如何安装fast-rcnn,以及编译。 或者我直接把fast-rcnn的... 一.最后的demo.py(地址:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/tools/demo.py)的代码解读:  1.获取

Caffe 代码解读之全连接层 inner product layer

caffe 代码解读 全连接层 inner product layer caffe_cpu_gemv caffe_cpu_gemm axis

DEEPLAB V3+代码解读前置

因为代码使用低阶api写的,一点都不配合官方推广estimator以及keras的心情。官方的一些教程,包括最基本的指南下的内容 主要包括导入数据 低阶api两个部分:https://www.tensorflow.org/deploy/distributed 以及...

【YOLACT】代码解读

num_class是算上背景的类别,比如你的类别就一个person,那么记得此时的num_class应该为2,因为还需要算上背景啊。 YOLACT的网络结构及输出 YOLACT的backbone结构 ...其中_make_layer就是常规的resnet101中的_make...

faster rcnn源代码解读链接汇总

1)http://lib.csdn.net/article/deeplearning/57865?knId=17262)http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/507496943)http://blog.csdn.net/sunyiyou9/article/details/522074864)...

变分自编码(VAE)及代码解读

这几天在看GAN模型的时候,顺便关注了另外一种生成模型——VAE...在对VAE基本原理有一个认识后,就开始啃代码了。在代码中最能直观的体现其思想,结合理论来看,有利于理解。理论介绍,网上资料很多,就不赘述了。 ...

keras-yolov3代码解读

看了几天,大概看懂了工程https://github.com/qqwweee/keras-yolo3的代码,记录一下 关于yolov3理论,推荐这篇博文:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 [1] 自己写的...

bert原理及代码解读

BERT: (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先...

Deep SORT代码解读

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TSN算法的PyTorch代码解读(训练部分)

这篇博客来读一读TSN算法的PyTorch代码,总体而言代码风格还是不错的,多读读优秀的代码对自身的提升还是有帮助的,另外因为代码内容较多,所以分训练和测试两篇介绍,这篇介绍训练代码,介绍顺序为代码运行顺序。...

faster-rcnn代码解读记录,github+tf

小小白最近对目标检测比较感兴趣,于是看了许多关于rcnn相关的文章博客,大致有了一些概念,结合在github下的一份大牛代码,研读了几天写一下大体思路。 首先,整个网络大体有三个部分组成,首先是公共的特征提取...

SiamRPN VOT2018竞赛提交代码解读

SiamRPN VOT CODE 1. 文件引用关系 vot -->> vot_SiamRPN: Rectangle net -->> vot_SiamRPN: SiamRPNBIG run_SiamRPN --&...utils

minix3.1.8源代码解读(一)

在大二上学习《操作系统》这门课的时候,课程只要是以linux系统为...以下为本人在课程中整理的源代码阅读笔记,如果也有想要解读minix3.1.8源代码的朋友,推荐一款读代码的软件 source insight,利用其树状架构可以很

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