既解决多尺度，又解决小物体 1.实现的细节：rpn阶段用了5个stage，fast阶段只用了4个stage，也就是p6这个stage只用来提取anchor，不参与分类和定位。github上这个代码，反卷积升维前还使用了1*1卷积，原论文中并没有提到这个。每个p阶段生成rpn的时候要跟faster一样，先3*3然后两个1*1分别做分类和定位。每个p阶段提取anchor的时候使用的相同的ratio，是
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2018-09-05 11:18:00
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Nginx 和 PHP-FPM 在 Debian 的官方源中都有，但都不是最新版本。截止本文更新(2021.2.17)，Debian 10 官方源中的 Nginx 版本号为 1.14.2(Debian 9 官方源为 1.10.3)，PHP 版本号为 7.3。使用旧的版本当然是不会有问题的，但是在一些情况下就必须使用新版本了：例如想要支持 TLS 1.3 就需要 Nginx 1.13 及以上版本，W
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2024-04-28 14:35:14
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PHP 7 on Debian GNU/Linux 8.11 (jessie) PHP - Debian Wiki 方案一、使用第三方仓库安装（推荐） 建议参考以下文章进行安装： How to install PHP 7 on Debian Linux 8.7/7.x [jessie/wheezy]
原创
2021-07-20 10:33:32
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昨天刚给公司服务器装了LNMP服务器环境，在这里简单记录一下过程备忘。这里我在安装的时候是用的Dotdeb源，仅供参考。 1.导入Dotdeb源，据说Dotdeb源里的软件版本比较新。在向源中导入Dotdeb前，我们需要先获取GnuPG key并导入：wget http://www.dotdeb.org/dotdeb.gpg
cat dotdeb.gpg | apt-key add -提
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2024-06-28 06:56:02
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FPN网络结构总结作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。1.FPN具体是怎么操作的。作者的算法大致结构如下Fig3：一个自底向上的线路，一个自顶向下的线路，横向连接（lateral connection）。图中放大的区域就是横向连接，这里1
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2024-01-09 16:15:57
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Debian7安装PHP环境最简单的方法：# wget http://sourceforge.net/projects/debian-lnmp/files/DebianLNMP/DebianLNMP7-Pro-Jimmyli.sh
# sudo sh DebianLNMP7-Pro-Jimmyli.sh安装过程中会提示你设置MySQL的密码。安装完成后在浏览器地址栏输入http:/
原创
2013-07-21 16:45:57
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Linux debian是一种流行的开源操作系统，而PHP则是一种常用的服务器端脚本语言。在搭建PHP开发环境时，通常会选择使用Linux debian操作系统。红帽（Red Hat）是一家知名的开源软件公司，为了提供更好的支持和服务，他们也推出了专门针对Linux系统的软件。
在Linux debian上搭建PHP开发环境是一项常见的任务，但需要一定的技术知识和经验。首先，你需要确保已经安装了
原创
2024-04-25 11:16:15
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本教程将向您展示在Debian 8上安装Nginx Web服务器。Nginx(发音为“engine x”)是一款免费的开源高性能HTTP服务器。 Nginx以其稳定性，丰富的功能集，简单的配置和低资源消耗而闻名。 本教程将介绍如何通过PHP支持(通过PHP-FPM )和MariaDB作为MySQL插件替换来安装Nginx。 这个设置通常被称为LEMP = L inux + nginx(发音为“ e
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2024-08-19 19:54:46
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最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间，但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章，引出一个区域生成网络（RPN）和检测网络共享全图的卷积特征，因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测目标边界和目标分数的全卷积网络。通过端到端的训练RPN来生成高质量的区域建议来提供给Fast R-CN
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2024-09-12 20:49:50
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图1(a)表示使用图像金字塔来构造特征金字塔，每一张图像都会独立地计算出它的特征。速度慢，消耗大量显存。 (b)表示利用单一尺度的特征图做目标检测，典型的是SPP-Net、Fast R-CNN和Faster R-CNN等，这些网络将原图通过卷积神经网络生不同层次的特征图，但是检测系统基于最后一层特征图。 ©是利用了原图经过卷积神经网络在不同层次生成的特征图进行预测，而不仅限于最后一层。SSD 检
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2024-10-14 14:40:54
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月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔
解决的问题： 由于梯度消失，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至迅速下降。核心思想： 引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时，网络层
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2023-05-26 03:22:07
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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object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道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征做预测，而本
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2021-08-26 13:56:39
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通常，利用网络对物体进行检测时，浅层网络分辨率高，学到的是图片的细节特征，深层网络，分辨率低，学到的更多的是语义特征。1)、通常的CNN使用如下图中显示的网络，使用最后一层特征图进行预测例如VGG16，feat_stride=16,表示若原图大小是1000*600，经过网络后最深一层的特征图大小是60*40，可理解为特征图上一像素点映射原图中一个16*16的区域；那这个是不是就表示，如果原图中有一
原创
2018-07-17 18:55:11
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# 如何实现Python中的FPN（Feature Pyramid Network）代码
在计算机视觉领域，FPN 是一种常用的深度学习模型，特别是在物体检测任务中。对于初学者来说，实现一个 FPN 模型可能会感到棘手。本文将指导你如何在 Python 中实现 FPN，帮助你理清思路并逐步完成实现。
## 实现流程
下面是实现 FPN 的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|
本文介绍在Debian 10 Buster服务器上使用Apache及Nginx安装PHP环境(将PHP与Nginx和Apache集成)，包括安装PHP扩展及测试PHP处理。Debian 10操作系统搭载有PHP 7.3版本，当前最流行的CMS和框架(如WordPress、Magento和Laravel)都支持该版本。同时要先声明：为了能够安装软件包，你需要以root用户或具有sudo特权的用户身份
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2024-02-13 10:59:29
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论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大，导致在工程中应用是及其困难...
原创
2021-06-05 16:42:12
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debian下给编译安装的php配置optimizer
系统环境：debian 4 ++ apache2.2.16(包安装) ++ php 5.2.12 ++ zendoptimizer 3.3.9
备注：原来用包安装了php 5.3.X
问题说明：需要配置optimizer，但是5.3不支持，在不动apache的情况下配置php。
请注意备份。
首先，需要安装一些必要的环境
原创
2012-11-27 17:08:43
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debian wheezy的软件包php5-memcached 没有igbinary支持，也没有提供php5-igbinary由于业务需要，手动编译添加igbinary支持。#删除php5-memcached软件包
apt-get remove php5-memcached
#安装igbinary
pecl install igbinary
echo "extension=igbinary.so"
原创
2014-04-14 11:38:20
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1、https://www.php.net/downloads 下载对应的版本sudo wget https://www.php.net/distributions/php-8.1.12.tar.bz22、tar -zxvf php-8.1.12.tar.bz23、cd php-8.1.124、sudo ./configure --enable-fpm --with
原创
2022-11-20 17:53:34
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原文地址 1. RPN简介 RPN是regional proposal networks的缩写，是faster-RCNN结构中的一部分。faster-RCNN由两个子网络构成。第一个子网络RPN的作用是在给定图像上提取一定数量带有objectness(是否包含目标的置信度)。第二个子网络直接利用fast-rcnn中的特征提取网络，用RPN获得的proposal替代fast-RCNN中
