faster RCNN[2015 Ren]回顾 R-CNN ==> 1image/mni Fast R-CNN ==> 1~2 fps1. faster RCNNBackbone(神经网络模型)
pre-train(预训练)fine-tuning(微调)re-trainRPN:Region Proposal Net(区域生成网络 )
代替selective searchs生
# Python Profile: 计算模型的参数和计算量（FLOPs）
在深度学习和机器学习的领域中，了解模型的参数数量和计算量（即所谓的FLOPs，Floating Point Operations Per Second）对于优化和评估模型的性能至关重要。本篇文章将介绍如何使用Python来计算这些指标，包括代码示例、序列图和类图，以帮助您更好地理解模型的复杂度及其对性能的影响。
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原创
2024-09-04 04:02:32
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from thop import profileimport torchif __name__ == '__main_
原创
2022-06-27 17:27:38
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# 机器学习 FLOPs Params 的实现流程
## 前言
机器学习中的 FLOPs (floating point operations) 和 Params (parameters) 是评估模型复杂度和计算资源消耗的重要指标。本文将指导你如何实现计算模型的 FLOPs 和 Params 的功能。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载模型
原创
2023-07-16 16:30:48
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faster RCNN选自2015年 NIPS， Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection withRegion Proposal Networks 正如上图所示，检测不同尺度(scale)，不同长宽比(aspect ratios)的目标物通常的3种做法。（a）Pyramids of images，缩放图像来达到不同的s
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2024-03-15 06:20:20
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**Faster RCNN** ContentIntroductionConv layers 2.1 VGG 2.2 Google InceptionNet-Inception Module 2.3 ResNet：VGGRegion Proposal Networks(RPN)RoI poolingClassificationTest Result1 IntroductionRoss B. Gir
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2024-07-24 14:18:06
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计算量：FLOPs，FLOP时指浮点运算次数，s是指秒，即每秒浮点运算次数的意思，考量一个网络模型的计算量的标准。参数量：Params，是指网络模型中需要训练的参数总数。 flops(G) = flops / 1000**3 params(M) = params /1000**2 ...
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2021-08-20 19:44:00
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关于计算量(FLOPs)参数量(Params)的一个直观理解，便是计算量对应
原创
2023-08-12 10:05:35
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目录前言第 1 章 线性模型0. 机器学习三要素1. 一元线性回归1.1 最小二乘法估计1.2 极大似然估计1.3 求解 w 和 b1.4 向量化2. 多元线性回归2.1 导出 Ew hat2.2 向量化 Ew hat2.3 求解 w hat3. 对数几率回归（逻辑回归）3.1 极大似然估计3.2 信息论4. 二分类线性判别分析4.1 算法原理4.2 损失函数推导4.3 拉格朗日乘子法4.4 求
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2023-08-29 21:26:57
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图1 训练和预测过程流程 画这张图是为了体现在模型训练过程和预测过程中的具体流程，很多刚了解目标检测的同学对于模型的训练阶段和测试验证阶段分不清。 比如正负样本是什么？干嘛用的？ 看了这个流程图就大概能清楚的理解了， 只需要记住正负样本是在训练过程中计算损失用的，而在预测过程和验证过程是没有这个概念的，模型生成anchor然后经过非极大值抑制等处理就
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2024-04-10 16:48:44
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linux 使用FIO测试磁盘iops 方法详解
FIO是测试IOPS的非常好的工具，用来对硬件进行压力测试和验证，支持13种不同的I/O引擎， 包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, null, network, syslet, guasi, solarisaio 等等。
wget http://brick.kernel.dk/snaps
这三个概念其实都差不多，都涉及浮点运算，但是还是有一些小的不同之处，下面简单总结一下:一、GFLOPs、FLOPs、FLOPSGFLOPS 就是 Giga Floating-point Operations Per Second,即每秒10亿次的浮点运算数,常作为GPU性能参数但不一定代表GPU的实际表现，因为还要考虑具体如何拆分多边形和像素、以及纹理填充，理论上该数值越高越好。FLOPs 是fl
文章目录三者的比较：RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN一、框架的对比1.三者都是二阶算法，网络框架比较：2.三者的优缺点比较：RCNN一、RCNN系列简介二、RCNN算法流程的4个步骤三、RCNN存在的问题四、论文解析补充1.R-CNN提出了两个问题2.重要结论fast-RCNN一、fast-RCNN简介二、fast-RCNN算法的3个步骤1.概念：训练数据的采样（正负样本）
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2024-06-03 10:22:11
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Faster RCNN 是RCNN的改进：Faster R-CNN可以简单看作使用用RPN（Region Proposal Network区域生成网络）和Fast-RCNN组合而成，用RPN代替Fast R-CNN中的Selective Search方法是Faster R-CNN中的核心思想其中有两个关键点：（1）是使用RPN代替原来的SS算法产生建议框（2000改到300，产生更快质量也有所提高
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2024-10-11 12:38:26
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1.RCNN（Region-CNN）1.1 RCNN的总述1.得到候选框：通过Selective Search算法在每张图片中生成1k~2k的候选区域。ss算法具体如何实现？ 2.特征提取：将候选框中的图片缩放成227x227，然后通过包含CNN的神经网络对每个候选区域进行特征提取，并拉直成一维向量 3.SVM分类：将一维向量送入SVM分类器中预测属于各个类的概率，然后利用非极大值抑制剔除一些建议
get请求适合向服务器发送数据量较小的请求比如查询操作请求参数会放在url里，用？分割参数，多个参数用&链接params里的参数会被放在url里，所以get请求时参数添加在params里post请求适合项数据量发送数据量较大的请求比如添加操作
原创
2022-03-23 17:45:48
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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
Fast R-CNN and Faster R-CNN文章目录Fast R-CNN and Faster R-CNN(一)Fast R-CNN一.Fast R-CNN概述1.回忆RCNN和SPPnet2.Fast-RCNN的主要优点二.Fast R-CNN算法结构和训练策略1.ROI pooling2.改用softmax3.Fine-tuning实现端到端的雏形4.多任务损失三.总结(二)Fast
计算模型参数量1.parameters法通过遍历模型的parameters获取结构以及参数：
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2023-02-16 17:05:13
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文章目录faster rcnn 原理概括特征提取层的特点和其与feature mpa坐标映射的关系RPN layer详解ROI pooling详解分类层与第二次边框回归 faster rcnn 原理概括 fater rcnn就是一个几个不同功能的小卷积结合起来的一个大卷积，后面的全连接层同样可以用卷积层来代替。 我们输入的图片首先会被放缩到MxN的大小，然后经过一个特征提取网络得到我们的feat
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2024-03-31 21:45:48
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