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
转载
2018-09-05 11:18:00
119阅读
2评论
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
转载
2024-01-09 16:15:57
97阅读
Hive最终被编译成MapReduce，通过SQL执行MapReduce1.产生原因WhyMapReduce写起来复杂，Hive简单Hive学习成本低，方便非Java编程者对hdfs的数据做MapReduce操作。便于推广，Hive是什么What（分析HDFS上的结构化数据）是数据仓库(不是交互式的，一般存储历史数据，反范式，面向分析) 范式数据库？解决数据冗余解释器、编译器、优化器等Hive运行
转载
2023-09-24 13:10:59
214阅读
WITH RECURSIVE and MySQL If you have been using certain DBMSs, or reading recent versions of the SQL standard, you are probably aware of the so-called
转载
2016-06-30 07:39:00
351阅读
2评论
## 使用WITH RECURSIVE进行MySQL递归查询
在关系型数据库中，有时候我们需要进行递归查询，即查询结果中包含自身的数据。MySQL提供了一种方便的方式来处理这种需求，即使用WITH RECURSIVE语句。
### 什么是WITH RECURSIVE？
WITH RECURSIVE是MySQL中的一种递归查询方式。通过使用WITH关键字，我们可以在查询中定义一个临时表，并在这
原创
2024-04-15 05:47:38
104阅读
# 递归蜂巢
## 概述
递归蜂巢（recursive hive）是一种递归算法，用于模拟蜜蜂在蜂巢中建造蜂房的过程。在这个算法中，蜂房被建造成一个层层嵌套的结构，类似于蜂巢中蜜蜂建造的蜂房。
## 原理
递归蜂巢算法通过递归的方式构建蜂房结构。在每一层递归中，将一个蜂房分成多个小蜂房，然后对每个小蜂房再次应用相同的递归过程，直到达到设定的递归深度。这样就可以生成一个层级结构的蜂房，类似于
原创
2024-05-03 04:02:31
34阅读
# MySQL递归查询（RECURSIVE）详解
在MySQL中，递归查询（RECURSIVE）是一种强大的功能，它允许我们在数据库中进行递归操作，实现一些复杂的查询或者数据处理。递归查询通常用于处理层次结构的数据，比如组织结构、分类体系等。
## 什么是递归查询
递归查询是一种在数据库中执行自引用查询的方法。它允许我们在查询中引用相同的表，并递归地查找与之相关联的数据。这种查询方法可以在表
原创
2024-06-21 04:59:02
92阅读
MySQL数据库性能优化是本文的主要核心，将从数据库的优化设计，到具体的操作。好的优化能使服务器性能提升较大的空间，希望本文对大家有所帮助。1. MySQL性能优化简介在Web应用程序体系架构中，数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分，它对系统的性能有非常重要的影响。MySQL是目前使用最多的开源数据库，但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差，仅仅是一个玩具数据库。因此在产品中使用
# 深入了解Hive中的递归查询
在Hive中，我们常常需要执行递归查询来处理层次结构的数据。通过使用`WITH RECURSIVE`语句，我们可以在Hive中进行递归查询，实现对层次数据的处理和分析。在本文中，我们将深入介绍Hive中的递归查询，并通过代码示例演示如何使用`WITH RECURSIVE`来处理层次数据。
## 什么是递归查询
递归查询是一种在关系数据库管理系统中处理具有层次
原创
2024-02-24 04:14:36
1004阅读
# Hive中WITH RECURSIVE的用法
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库软件，用于对存储在分布式存储系统中的大数据进行查询和管理。在Hive中，`WITH RECURSIVE`是一个强大的查询语句，它允许我们执行递归查询，从而可以查询具有层级结构的数据。
## 什么是递归查询？
递归查询是一种查询技术，它允许查询自身引用，从而可以遍历具有层级结构的数据。在Hive中，使用`
原创
2024-07-24 07:05:52
116阅读
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
转载
2023-05-26 03:22:07
365阅读
pythonshellc javaclass Recursive{
public static void main(String[] args){
System.out.println(recursive(5));
}
public static int recursive(int 
原创
2016-10-20 15:12:36
367阅读
# 使用WITH RECURSIVE在Hive中进行递归查询
在Hive中，我们可以使用WITH RECURSIVE语句执行递归查询，这对于处理具有递归结构的数据非常有用。通过WITH RECURSIVE，我们可以在一个查询中定义一个可重复引用的子查询，来实现递归查询的功能。
## 什么是WITH RECURSIVE
WITH RECURSIVE是一种标准SQL语法，它允许我们在查询中定义一
原创
2024-03-05 07:13:58
402阅读
# MySQL中的WITH RECURSIVE
在MySQL中，有一种非常强大的查询方式叫做`WITH RECURSIVE`，它可以让我们在查询中使用递归操作。递归查询是一种非常常见的需求，比如查找组织结构中的所有下属部门、查找树形结构中的所有子节点等等。`WITH RECURSIVE`正是为了解决这类问题而设计的。
## 什么是`WITH RECURSIVE`
`WITH RECURSIV
原创
2024-03-30 06:14:23
291阅读
# 深入了解MySQL的WITH RECURSIVE
在关系型数据库中，经常需要处理具有层次结构的数据，例如组织架构、文件目录等。MySQL中提供了`WITH RECURSIVE`语句来处理这种类型的数据，让我们可以轻松地查询和操作层次结构数据。在本文中，将详细介绍`WITH RECURSIVE`语句的用法，并通过代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是`WITH RECURSIVE`？
原创
2024-03-04 03:21:51
604阅读
第一部分：一、简要综述以往和现在研究： 1.因此选用该方法：..sth be well advised. 2.本研究旨在确定：the present study has been designed to determine;the above study was carried out with a view to demonstrate;this investigation has been
转载
2024-10-23 20:24:21
25阅读
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
转载
2024-10-14 14:40:54
42阅读
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
转载
2024-09-12 20:49:50
44阅读
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
转载
2021-08-26 13:56:39
575阅读
点赞
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
10000+阅读
