DetNet 确定性的网络 [问题点数:20分]

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DetNet 确定性网络
<em>确定性</em>的<em>网络</em>是能够为应用提供高可靠路径。一般不与TE相同。
确定性跳跃循环状态网络(CRJ)教程
<em>确定性</em>跳跃循环状态<em>网络</em>(CRJ)教程 本篇文章是上一篇文章回声状态<em>网络</em>(ESN)的延申,在阅读本文之前,希望您已经阅读了上一篇博文。 <em>确定性</em>跳跃循环状态<em>网络</em>(CRJ)是ESN的一个变种,如下图所示: 在CRJ中,中间节点通过单向的循环边和双向的跳跃边连接,所有的输入权重、循环权重、跳跃权重分别共享值ririr_i,rcrcr_c,rjrjr_j。特别地,输入权重的符号由某个无理数的小数展...
DetNet 解析
使用FPN等训练的缺点:1)传统的ResNet或者VGG的stride等于32,按照每次输入图片的尺度减少2来计算,有5个stage(P1-P5),而FPN中存在P6,RetinaNet中存在P6和P7,而P6和P7是没有被预训练过的。(然而P6和P7已经对任务很敏感了,还需要预训练么,会不会多余?)2)对于大物体的回归相对弱一些,在FPN等物体检测<em>网络</em>中,大物体是在比较深的特征图上预测(因为深的...
【论文解读】DetNet
题目:《A Backbone network for Object Detection》 介绍 基于CNN的目标检测器可以分为两类:单阶段(one-stage)检测器,如YOLO、SSD、RetinaNet,以及双阶段(two-stage)检测器,典型的如Faster-RCNN、R-FCN、FPN。这两类检测器都要使用到在ImageNet上预训练的分类<em>网络</em>作为骨干网。这也正是...
网络物理模拟(三):具有确定性的帧同步
翻译:张乾光(星际迷航) 审校:陈敬凤(nunu) 大家好,我是格伦·菲德勒。欢迎大家阅读系列教程《<em>网络</em>物理仿真》,这个系列教程的目的是将物理仿真的状态通过<em>网络</em>进行广播。 在之前的文章中,我们讨论了物理仿真需要在<em>网络</em>上进行广播的各种属性。在这篇文章中,我们将使用具有<em>确定性</em>的帧同步技术来将物理仿真通过<em>网络</em>进行传递和广播。 具有<em>确定性</em>的帧同步是一种用来在一台电脑和其他电脑之间进行同步
数据挖掘 贝叶斯网络
贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。      贝叶斯<em>网络</em>是一种概率<em>网络</em>,它是基于概率推理的图形化<em>网络</em>,而贝叶斯公式则是这个概率<em>网络</em>的基础。贝叶斯<em>网络</em>是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯<em>网络</em>(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的,它对于解决复杂设备不确定
网络确定性
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TSN+OPC UA智能制造测试床诞生,工业互联网发展提速
从全球范围来看,工业互联网的落地有两个关键点:一是以智能制造为切入点,实现快速突破,树立样板,起到引领作用;二是将互联网有效引入到工业企业、工业行业中去,建立更广泛、更稳...
论文阅读: DetNet
Introduction Face++的Li Zeming大神注意到了现有Detection Network的两大通病: 借用原本为了class而设计的network,牵强地附加上其他辅助结构来实现Detection; 下采样能带来大感受野,从而提升class任务精度。但下采样又会损失空间信息,影响detection精度。二者难以协调 为此,Li Zeming大神专门设计了detecti...
DetNet学习与总结
DetNet: A Backbone network for Object 这个<em>网络</em>主要是用来做物体检测的,而我主要是想用它的<em>网络</em>做backbone,了解这个<em>网络</em>之前需要先去了解resnet原理,差别很小 前四层完全用的是Resnet50的<em>网络</em>结构(1+(3+4+6)x3 = 40) 先上图: 上图是DetNet与ResNet的主要区别 在于bottleneck中,kernel_size为3x3...
DetNet 算法笔记
论文:DetNet: A Backbone network for Object 链接:https://arxiv.org/abs/1804.06215 这篇是ECCV2018关于目标检测的文章,主要是对检测算法的特征提取<em>网络</em>(backbone)做优化。我们知道目前大部分的目标检测算法在训练时都会用预训练的分类模型来提取特征,这些预训练模型是在ImageNet数据集上训练得到的,众多的实验也证...
DetNet
论文名称:DetNet: A Backbone network for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1804.06215 算法提出原因 目前目标检测的特征提取<em>网络</em>基本上用的都是分类<em>网络</em>,但是分类和检测还是有很大区别的,那么利用分类<em>网络</em>进行特征提取显而有些不足,因此提出适用于检测的体征提取<em>网络</em>。考虑的方向:1.深层特征图虽然有高的语义...
DetNet: A Backbone network for Object Detection
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06215.pdf 摘要:无论是当前 YOLO、SSD、RetinaNet 这样的一阶段方法,还是 Faster R-CNN、R-FCN 和 FPN 这样的二阶段检测器,这些基于 CNN 的目标检测器通常都尝试直接从 ImageNet 预训练模型进行微调。而很少有研究探讨用骨干特征提取器专门做目标检测。更重要的是,图像分类和目标检...
不规则网络上的确定性路由算法
      最近打算在不规则<em>网络</em>上的<em>确定性</em>路由算法方面做些研究工作。不规则<em>网络</em>主要针对支持高性能计算的高速互连<em>网络</em>,例如Infiniband,<em>确定性</em>路由指在消息传递或报文传输过程中不存在路由路径是确定的,而非自适应的(可调节的)。关于这方面的研究工作有很多,最有名的是LASH算法。      目前,在看InfiniBand子网管理的源码,意在搞清楚InfiniBand的具体路由算法及路由管理的
TTTech 联合AVnu联盟和思科网络公司成功举办全球首届确定性以太网论坛
TTTech联手AVnu联盟与思科<em>网络</em>公司,在奥地利首都维也纳成功举办首届针对汽车车联网和工业物联网的<em>确定性</em>以太网论坛。两百多名来自世界各地不同领域的领军企业代表齐聚美泉宫橘园见证这一行业盛事,使该论坛成为推动全球<em>确定性</em>以太网标准制定的里程碑,并展示<em>确定性</em>以太网的简洁灵活如何在汽车和工业领域大放异彩。 市场领导者们以主题演讲、小组讨论的形式对<em>确定性</em>以太网...
哪位大神了解LEACH算法的可以解释下,LEACH算法构成网络结构时是用在随机部署网络节点的还是确定性部署网络节点呢?
哪位大神了解LEACH算法的可以解释下,LEACH算法构成<em>网络</em>结构时是用在随机部署<em>网络</em>节点的还是<em>确定性</em>部署<em>网络</em>节点呢? 我现在在做交通监控,需要<em>确定性</em>部署<em>网络</em>节点,想通过LEACH算法来构成路由树,传输协议。我查的资料怎么感觉LEACH算法是针对随机部署节点的呢?有哪位大神懂这方面可以给解答的吗?万分感谢...
detnet算法笔记
参考链接: https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/81582623 <em>detnet</em>涉及到了Dilated/Atrous conv 空洞卷积 参考链接: https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/79748729 https://www.sohu.com/a/16069686...
目标检测论文阅读:DetNet
DetNet: A Backbone network for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06215.pdf 代码链接:无,不过感觉也没有太大的必要 之前一直在看一篇综述类的文章,这周最开始也是想分享那篇文章的,但内容实在太多外加全是论述看得非常吃力。所以这周来看这篇改进Backbone的文章。这篇整体的思路还是比较简单易懂的,...
detnet59权重
pytorch权重信息,提供大家下载,非常难找到的资源,是<em>detnet</em>的权重,ECCV论文上的
ECCV2018-DetNet A Backbone network for Object Detection.pptx
本篇论文发表在ECCV2018,关于目标检测一篇文章解读,文档总结了论文关键点以及创新点,希望可以帮助到更多的人
DetNet 阅读笔记
DetNet: A Backbone network(骨干<em>网络</em>) for Object Detection 3.1 最近目标检测依赖于在ImageNet预训练好的骨干<em>网络</em>。ImageNet分类任务不同于目标检测的地方是目标检测不仅需要识别目标类别而且需要目标的空间位置信息。ImageNet的设计原则在定位任务上并不好因为特征图的空间分辨率逐渐降低,VFGG16和Resnet都是如此。一少部分方...
detnet代码解析
DetNet结构+代码详细解析 由于最近的项目需要用到对模型进行改进,因此记录一些新的backbone<em>网络</em>,也方便自己日后查阅。 首先是<em>detnet</em>的基本结构描述,这是一个在resnet的基础上改进的<em>网络</em>,resnet的<em>网络</em>结构如下: 与resnet相同的前4个stage <em>detnet</em>-59是在resnet50的基础上进行改进,前四个stage都是一样的,也就是1+3×3+3×4+3×6=40层...
DetNet论文笔记
确定性有限自动机
形式化定义 我们用5元组(Q,∑,δ,q0,F)(Q,∑,δ,q0,F)(Q,\sum,\delta,q_0,F)定义<em>确定性</em>有限自动机 QQQ是状态的有限集 ∑∑\sum 是字母表 δδ\delta是转移函数,映射关系为Q×∑→QQ×∑→QQ×\sum \rightarrow Q q0q0q_0表示开始状态 F⊆QF⊆QF \subseteq Q是accept状态集 既然有了以上定义,接下来定...
目标检测论文阅读:Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection 1. Background 2. Object Relation Module 3. Duplicate removal 4. Experiment 5. Summary Relation Networks for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs...
DetNet: A Backbone network for Object Detection的重点和理解
讨论分类模型和检测模型各自特点,设计了一个适合检测任务的新的骨干<em>网络</em>。 一、摘要 很多检测模型都是在分类模型的基础上演变的,基本都是在ImageNet预训练模型上进行finetune的。图像分类任务和目标检测任务之间有着如下的差别:(1)最新的检测模型如FPN和RetinaNet通常会涉及与图像分类任务以外的阶段,来处理多尺度的物体;(2)物体检测不仅需要知道物体的类别还需要获取对应的...
ECCV18 Oral | CornerNet目标检测开启预测“边界框”到预测“点对”的新思路
本文转自公众号:我爱计算机视觉 原文地址:https://arxiv.org/abs/1808.01244 github地址:https://github.com/umich-vl/CornerNet 性能超过所有one-stage类型目标检测算法,训练和测试代码均已开源。 本文来自ECCV2018 Oral论文《CornerNet: Detecting Objects as Paired...
RefineDet算法笔记
论文:Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet RefineDet可以看作是SSD算法的升级版本,可以在保持SSD高效的前提下提高检测效果。主要思想是引入...
基于DetNet-FPN的视频实时检测demo(pytorch版)
        最近要使用faster-rcnn,DetNet-FPN以及Light-Head三种目标检测方案训练自己的数据集,并做一个比较。在GitHub上搜罗了一番,发现下面三个开源项目一脉相承,正合我意。期中DetNet_pytorch和pytorch-lighthead我认为都是基于faster-rcnn.pytorch这个项目改的,作者貌似是佐治亚理工的Ph.D.,确实是高手中的高高手,...
确定性时间序列
时间序列 移动平均法 栗子:P168 某个企业1~11月的销售输入时间序列,用一次简单移动平均法预测第12个月的销售收入。 clc,clear y = [533.8 574.6 606.9 649.8 705.1 772.0 816.4 892.7 963.9 1015.1 1102.7]; m = length(y); n = [4,5]; ​ for i = 1 :...
聊聊不确定性确定性------化不确定性确定性
       今天来聊聊不<em>确定性</em>和<em>确定性</em>, 没有提纲, 写到哪里算哪里。       不<em>确定性</em>有两种:       一种是绝对的不<em>确定性</em>, 这也是世界的本来面目。所有的人, 都不能确定它(或者也可以广义地认为,困难到所有人都无法确定它)。 举个简单的例子: 抛掷一枚骰子,最后出现几个点,无法确定。更微观地讲,有物理学家海森堡提出的著名的测不准原理(不<em>确定性</em>原理)。 在这个问题上, 爱因斯坦认为上帝...
确定性的 final
java中,用final来表示不变量。final修饰的变量即为常量,不可改变。当我们需要一个常量对象时,例如:final Object obj = new Object();final的限制范围是,对象obj。所以,对象obj不可变化。实质上,obj只是new Object()的引用,也就是说obj指向这个对象。因为obj是不可变的,所以obj会一直指向这个对象,直到海枯石烂,
未完成——目标检测 | DetNet算法笔记
会议: ECCV 2018 标题:《DetNet: A Backbone network for Object Detection》 论文链接: https://arxiv.org/abs/1804.06215 目录 主要思想 <em>网络</em>结构 实验对比 结论 DetNet:专为物体检测而生的<em>网络</em>框架 主要思想 传统的<em>网络</em>框架主要是为图像分类而设计的。至于什么<em>网络</em>框架更适合于物体检测,这还是一个探索中的领...
Detnet Backbone论文代码映射
首先前四层仍是resnet50的前四层,其中第三层的第一个block会将feature map下采样2倍,第四层的第一个block会将feature map下采样2倍。代码实现如下所示: class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsam...
[DataAnalysis]为什么说熵是不确定性的度量
参考:https://www.zhihu.com/question/19753084/answer/32205378 类似其他度量,我们希望对一个事情的随机性有一个度量,当一个事情是确定发生的时候,熵是最小的。随着事情的随机性越大,熵也相应地越大。 以抛硬币为例:如果硬币是完全均匀的,正面和反面的概率完全一致,那么最终硬币的结果不会偏向任何一种情况,从而熵是最大的。 数学定义 熵是一个...
实验向:用FPN训练自己的数据集,以docker为例
1.从github上clone对应的FPN的repository,我下载的是下面这个 $ git clonehttps://github.com/unsky/FPN.git 2. 下载VOC2007,2012以及ResNet50.caffemodel, 数据集VOC2007下载链接为 https://pan.baidu.com/s/1kXb26VX 密码:uvlj ,下载完之后把它...
帧同步的一些思考(一):浮点数与计算确定性
历史问题 对浮点数处理,涉及编译器、硬件等对浮点数2进制表示的细节不一致,都有可能,对同一输入的浮点数计算,产生不同的结果。 但是如果你愿意做大量的工作,让你的编译器“严格”符合IEEE 754编译模型以及限制你所使用的浮点数操作的集合,你或许可以让不同的编译器和不同架构的机器能都对浮点数计算得到完全一致的结果。这通常会导致显著降低浮点计算的性能 以上摘至 游戏<em>网络</em>开发(五):浮点数...
传统以太网和时间敏感网络TSN的区别
——Biamp亚太区高级工程师   Kane Zhang 【专业视听网报道】:[摘要]AVB-Audio Video Bridging(中文“音视频桥”)是一项新的以太网标准,由IEEE 802.1任务组于2005开始制定。其中包括:带宽预留(Bandwidth Reservation Protocol)、精准时钟同步(Precision Time Protocol)、流量控制(Traf
FPN(feature pyramid networks)算法讲解
这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享。 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144论文概述: 作者提出的多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。原来多数的
确定性函数(Deterministic)
<em>确定性</em>函数用关键词Deterministic标识,表示函数的返回值完全由输入参数决定。<em>确定性</em>函数有以下用处:1.可以在基于函数的索引中使用该函数;2.可以在物化视图中调用;3.Oracle11g开始会对其参数及其返回结果进行缓存处理以提升性能。但是,是不是一个<em>确定性</em>函数是需要用户来负责的,就是说对函数进行编译的时候不会检查出这个函数是否是<em>确定性</em>的。来看个例子:这个函数返回当前输入时间+1天,只要输...
数学:确定性的丧失——电子书
数学:<em>确定性</em>的丧失 作者:克莱因 格式:PDF
确定性与字符集乱码
#<em>确定性</em>与字符集乱码 计算机,其实是一个充满<em>确定性</em>的环境,所有的事情都按照预先设定的步骤有条不紊地执行!没有一点,计算机可以发挥自己的主动能动性,可能会做出有一点独立思想的随机选择!所以,在计算机世界里面我们看到的是没有灵异事件,优良的程序员绝对是一个唯物的无神论者。如果程序犯了错误,最终只要你找到原因,那么只有是苦命的程序员自己所犯的低级错误!    在定位很多故障和问题的时候,我们经常有这样一
确定性的时间表转接分配
<em>确定性</em>的转接分配不一定最大限度地减少整个的流逝的行驶时间,但是相当在确定最理想的路径时使用权值因素和以时间为基础的费用元素。 因此,算法需要考虑时间(确定一条路径的可行性)和耗费(确定一条路径所具有吸引力)。
数学确定性的丧失.docx
不能用自身来解释自身。就像手术刀可以解刨病人,但是不能解刨手术刀自己一样,逻辑可以认识世界,但是不能用来证明逻辑自己。
FPN特征金字塔网络--论文解读
     这篇文章我认为算是对用卷积神经<em>网络</em>进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度。     文章的思想比较简单,主要是利用特征金字塔对不同层次的特征进行尺度变化后,再进行信息融合,从而可以提取到比较低层的信息,也就是相对顶层特征来说更加详细的信息。顶层特征在不断地卷积池化过程中可能忽略了小物体的一些信息,特征金字塔通过不同...
FPN网络
FPN (a)对图片进行上采样,分别对不同尺度的图片进行预测,这是以前的方法 (b)仅用最后一层作为预测,比如Faster-RCNN (c)多层Feature Map 预测整合产生最终结果,比如SSD (d)Feature Map与上层经过上采样的特征图相加形成亲的Feature map用来预测那么如何用(d)来代替(b)再结合Fast-RCNN呢回忆一下Faster-RCNN是个怎么样
FPN(feature pyramid networks)网络
FPN特征金字塔做目标检测
FPN网络详解
特征图金字塔<em>网络</em>FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种<em>网络</em>,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的<em>网络</em>连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下,大幅度提升了小物体检测的性能。 低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特...
129-有确定性的有穷自动机
#include &lt;stdio.h&gt; //s为初态,z为终态 int in(int s,int z) { if(s == z) { printf("3\nlook!the last status belongs to Z"); return 1; } el...
【读书笔记】数学:确定性的丧失
内容简介绝大多数有知识的人今天仍然认为数学是关于物质世界的不可动摇的知识体质,数学推理是准确无误的。本书驳斥了这种神化。它强调了数学不合逻辑的发展方式,应用数学反对“纯”数学问题以及在20世纪数学逻辑结构的连贯性遇到的挑战。数学的不合逻辑作者从崇尚逻辑的古希腊人开始,一步步阐述数学的发展。我们会看到人们并不总是走坚实的路,相反,大多数时候是踩着光滑的石头作一步步的跳跃,过了河之后想着搭桥,但已经被...
动态规划确定性和随机模型
《dynamic programming:deterministic and stochastic models 》 writer:Dimitri P. Bertsekas 本书是经济学经典著作哦,稀缺啊
105-有确定性的有穷自动机
#include &lt;stdio.h&gt; //s为初态,z为终态 int in(int s,int z) { if(s == z) { printf("3\nlook!the last status belongs to Z"); return 1; } ...
函数确定性和非确定性问题?
函数<em>确定性</em>是指相同的一组变量,调用此函数,返回相同的值,而非<em>确定性</em>函数则返回不同的值。rn我认为相同的变量肯定返回相同的值,所以说就不存在非<em>确定性</em>函数,这种理解肯定不对,请指教!rneg:rn在sql server联机文档上,有个例子dateadd(<em>确定性</em>函数)和datename(非<em>确定性</em>函数),而我认为datename也是<em>确定性</em>函数,请举例说明。谢谢!rnrn
FPN最新的目标检测算法
这篇论文主要使用特征金字塔<em>网络</em>来融合多层特征,改进了CNN特征提取。论文在Fast/Faster R-CNN上进行了实验,在COCO数据集上刷到了第一的位置,意味着其在小目标检测上取得了很大的进步。论文整体思想比较简单,但是实验部分非常详细和充分。 目前最新的基于深度学习的目标检测算法
FPN 特征金字塔网络
如图   直接上代码  def _upsample_add(self, x, y): _,_,H,W = y.size() # 使用 双线性插值bilinear对x进行上采样,之后与y逐元素相加 return F.upsample(x, size=(H,W), mode='bilinear') + y def forward...
特征金字塔网络 FPN
一. 提出背景       论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection  【点击下载】       在传统的图像处理方法中,金字塔是比较常用的一种手段,像 SIFT 基于金字塔做了多层的特征采集,对于深度<em>网络</em>来讲,其原生的卷积<em>网络</em>特征决定了天然的金字塔结构。深度<em>网络</em>在目标检测领域的应用 比如早期的 Fast RCNN,Faster RCNN 都
学习FPN和retinanet的网络结构
 多尺度上目标识别是计算机视觉领域的一个基本挑战,解决这一挑战的基本方法就是“基于图像金字塔的特征金字塔(简称为特征图像金字塔)”,这些金字塔具有尺度不变性,可以通过扫描位置和金字塔层来检测大范围上的尺度。将图像金字塔各层提取特征的主要好处就在于产生了一个多尺度特征表示,这个表示的所有层语义很强,包括高精度的层。尽管这样,然而,对每层进行特征提取有很明显的限制,Inference time将急剧上...
FPN(特征图金字塔网络)理论基础与具体实现
论文地址:Feature Pyramid Networks for Object Detection 项目地址:FPN_pytorch 0x00 前言 我们在做目标检测和超分辨率重建等问题的时候,我们一般是对同一个尺寸的图片进行<em>网络</em>训练。我们希望我们的<em>网络</em>能够适应更多尺寸的图片,我们传统的做法使用图像金字塔,但是这种做法从侧面提升了计算的复杂度,我们希望可以改善这个问题,所以本文就提出了...
确定性跳跃表java实现
<em>确定性</em>跳跃表,java语言实现,实现了详细的跳跃表操作和功能
量子测量 -- 确定性的死神
一、测量 -- <em>确定性</em>的死神 前文已反复提及在量子世界中测量这一过程会产生很多奇异的、反直觉的现象。在第一篇文章中我举的例子是:用同样的配方,同样的火候,同样的厨具(所有你能想到的变量均相同)煎鸡蛋,结果出锅的时候有的鸡蛋火候正好,有的糊了,还有的没熟。结果的巨大差异体现了不<em>确定性</em>,而这种不<em>确定性</em>是我们无法消除的,因为我们已经控制住了一切可能变化的参数。所以在量子世界中,面对测量,我们...
确定性数据库-Calvin
Calvin 在设计的时候,并不是为了某一个独立的系统设计的。Calvin 提供了一个事务调度层和数据复制层,采用一个确定锁机制,来为不同的存储系统提供分布式事务支持。可以看出,Calvin 的愿景还是非常伟大的,这种可拔插,分层的设计我们 TiDB 这边也是非常推崇的。这也就更加深了我研究它的兴趣。 Traditional Distributed Transaction 对于很多传统的分布式...
确定性确定性及游戏的乐趣
不<em>确定性</em>、<em>确定性</em>及游戏的乐趣昨天看了 一个玩家的体验,看过后,让我想了很多。该玩家对于复活药的价格很不满。用户不满表现的很情绪化,但是我想需要仔细分析该不满的原因才能把游戏做的更好。首先,表面上,用户是对复活药的价格过高不满,觉得太费钱了。若我们把复活药定成免费是否就能够让这个用户满意了呢? 其实不然。因为,用户不满的更深层次原因是购买复活药的这个行为没有太吸引人的回报,所以不满。 先不讨...
FPN特征金字塔网络
    作者提出了特征金字塔<em>网络</em>(FPN)来解决多尺度目标检测的问题,在现有<em>网络</em>基础上进行层之间连接的修改,在基本不增加原有模型计算量的情况下提升了小物体检测的性能。图1 各种解决方法对比如图1所示,(a)表示利用图像金字塔,每种尺度的图都独立地计算特征来构成特征金字塔,速度是很慢的。(b)表示近期检测系统都在采用的为了更快地检测而使用的单尺度特征检测。(c)表示的方法是重用卷积计算得到的金字塔特...
目标检测--FPN解析
转载:Feature Pyramid Networks for Object Detection 总结最近在阅读FPN for object detection,看了网上的很多资料,有些认识是有问题的,当然有些很有价值。下面我自己总结了一下,以供参考。1. FPN解决了什么问题?答: 在以往的faster rcnn进行目标检测时,无论是rpn还是fast rcnn,roi 都作用在最后一层,这在大...
CVPR 2017论文解读:特征金字塔网络FPN
CVPR 2017论文解读:特征金字塔<em>网络</em>FPN
FPN解读
前两篇博客中都说到了FPN这个神器,今天就花了点时间看了下这篇论文,喜欢这个很赞很干净的结构。
多尺度目标检测 FPN特征金字塔网络
前言 这篇论文主要使用特征金字塔<em>网络</em>来融合多层特征,改进了CNN特征提取。论文在Fast/Faster R-CNN上进行了实验,在COCO数据集上刷到了第一的位置,意味着其在小目标检测上取得了很大的进步。论文整体思想比较简单,但是实验部分非常详细和充分。此博文对主要内容进行了翻译和理解工作,不足之处,欢迎讨论。 摘要 特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测...
[翻译] 比特币确定性钱包
原文地址:https://en.bitcoin.it/wiki/Deterministic_wallet <em>确定性</em>钱包 <em>确定性</em>钱包是一种系统,从一个被称为种子的单一起点获取密钥。种子允许用户在不需要任何其他信息的情况下轻松备份和恢复钱包,在某些情况下,用户可以在不知道私钥的情况下创建公共地址。种子通常被串行化为人类可读的字词。 好处 早期的客户端,如Satoshi客户端,会生成一个新...
5.3 分层确定性钱包
分层<em>确定性</em>钱包(Hierarchical Deterministic wallet,HD钱包)是由一个单独的起点(称为seed,即种子)衍生的地址和密钥的集成系统。<em>确定性</em>表明对于相同的seed生成相同的地址和密钥, 分层表明地址和密钥以相同顺序生成。它使备份和存储多个账户变得容易,因为用户只需要存储seed,而不用存储单个密钥和地址。为什么用户需要多个账户?为什么用户需要多个账户?因为要...
131-有确定性的有穷自动机
#include &lt;stdio.h&gt; //s为初态,z为终态 int in(int s,int z) { if(s == z) { printf("3\nlook!the last status belongs to Z"); return 1; } el...
分层确定性推导
深入介绍了以下知识点:rn1. 使用密码学上随机数生成私钥;rn2. 如何通过私钥推导出地址;rn3. 什么是HD钱包(分层<em>确定性</em>钱包);rn4. 助记词如何产生,作用是什么?rn5. 如何安全的保存私钥,以及导入保存的私钥;rn6. 如何测量gasLimit及设定gasPrice;rn7. 如何发送签名交易;rn8. 如何发送Token;
怎么制造确定性
怎么制造<em>确定性</em>? 1.吸引用户 2.前进半步 3.基本关联 4.万无一失的主题进行传播 1.怎么吸引用户?游戏法则 1.投其所好:向用户传递好玩和有趣的信息 2.有计划的进阶和变化:让用户爱玩 3.保持幽默、有趣 2.什么是前进半步? 1.利用熟悉感、稍微改动一下 甄嬛传就是利用大家熟悉的清宫剧背景 3.怎么做到基本关联? 1.与基本需求结合:如吃、睡 如美国大卖的故事书只是...
FPN详解
论文题目:Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文链接:论文链接 论文代码:Caffe版本代码链接 一、FPN初探 1. 图像金字塔 图1 图像金字塔 图2 高斯金字塔效果 如上图所示,这是一个图像金字塔,做CV的你肯定很熟悉,因为在很多的经典算法里面都有它的身影,比如SIFT、HOG等算法。我们常用的是高斯金字塔,所谓的高斯金...
多模态(RGB-D)——FuseNet
《FuseNet: Incorporating Depth into Semantic Segmentation via Fusion-based CNN Architecture》 2016,Hazirbas C, Ma L, Domokos C, et al. FuseNet FuseNet 是一种基于RGBD图像做语意分割的<em>网络</em>,在<em>网络</em>的前端采用两个CNN结构分别提取RGB图像和深度图像...
多模态学习-基于文本和图像信息的商品分类框架
将文本model和图像model合并为一个model,因为它们包含了互补的信息。对于图像和文本数据,都是用CNN。对图像数据,使用已经在Image-Net上训练过的<em>网络</em>,该<em>网络</em>已经具有为自然图像提取丰富特征的能力。利用预先训练的机器学习模型称为转移学习。对文本数据,使用一个预先在商品标题上训练好的TextCNN模型。利用预先训练的机器学习模型对新场景重新训练学习的过程称为转移学习。我们希望从这两个...
HyperDense-Net: A hyper-densely connected CNN for multi-modal image segmentation
HyperDense-Net: A hyper-densely connected CNN for multi-modal image segmentation Jose Dolz, Karthik Gopinath, Jing Yuan, Herve Lombaert, Christian Desrosiers, and Ismail Ben Ayed Abstract—Rece...
人工智能 3.确定性推理方法
推理是求解问题的一种重要方法 鲁宾逊归结原理使定理证明能够在计算机上实现 知识+推理=智能 归结演绎:谓词公式化为子句集、鲁宾逊归结原理、归结反演 推理的基本概念 已知事实(数据库)+知识 --通过策略à结论 推理方式及其分类:演绎推理、归纳推理、默认推理 1.演绎推理 (deductive reasoning) :    一般   →  个别  三段论式(三段论法)  足球...
数学-确定性的丧失 克莱因
克莱因的名著,很多理科生看了后都有很大的启发的
以太网与确定性.doc
 在将以太网与业界公认具有<em>确定性</em>的其他现场总线进行比较时,就会产生关于以太网与<em>确定性</em>的激烈争论。有些人认为相比其他专用工业现场总线系统,工业以太网系统的<em>确定性</em>不够。我们在此将分析确认工业以太网在一些通常条件下实际上是具有<em>确定性</em>的。
多项式确定性矩阵的构造
压缩感知领域的观测矩阵最先使用的是随机矩阵,但是随机矩阵在硬件实现上存在困难,本代码是用matlab实现多项式矩阵的构造
确定性策略方法
强化学习深入浅出完全教程,内容包括强化学习概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及强化学习算 法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法、TRPO方法介绍及推导、<em>确定性</em>策略方法、引导策略搜索、逆向强化学习。
论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection 阅读笔记
一、简介 引用: http://hellodfan.com/2017/10/14/%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B5%8B%E8%AE%BA%E6%96%87-SSD%E5%92%8CFPN/ 二、流程 在RPN+FAST R-CNN里边 嵌入FPN的流程图 1、第一种不知是不是存在,与第二种的差别,就是最后的rol不是在不同的层级的feature ...
FPN(Feature Pyramid Networks)网络学习
1.FPN在MASK R-CNN中 从上图可以看到,FPN在MASK R-CNN中主要是应用于Featue Maps的输出。但是FPN却不是MASK R-CNN所独有的。FPN是一个独立的<em>网络</em>。即有无FPN都可以输出Feature Maps,但是采用FPN之后,大幅度提升了小物体检测的性能。 2.图像金字塔(image pyramid) 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率...
设计模式迷你手册&C版&J2ee;版下载
设计模式的C版,还有Core J2EE Patterns 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sgnh123456/4627993?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sgnh123456/4627993?utm_source=bbsseo[/url]
object-c学习下载
对于初学者是一个好的文档,在你两个小时的时间里就可以对语法有个组基本的了解。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lv_yjie2011/4675719?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lv_yjie2011/4675719?utm_source=bbsseo[/url]
Oracle服务脚本下载
Linux下(CentOS 6.3 x64测试过)的Oracle service脚本。 使用方法 将oracle.txt上传到/etc/init.rd/oracle chkconfig --add oracle 之后就可以使用chkconfig, service命令进行oracle服务管理了。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/heqiangpc/4933523?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/heqiangpc/4933523?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的