：在yolov3中可以使用focal loss，这是什么东西呢，这个loss主要是解决正负样本不均衡的问题的，该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。原来的交叉熵函数： 可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则损失越小。此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优。那么F
异步复位信号一般会持续相对较长的时间，保证寄存器能复位完成。但是由于复位信号是异步的，我们不知道它会在什么时刻被释放。如果异步复位信号撤销时，不满足recovery time和removal time时，可能会造成亚稳态。recovery time 恢复时间：异步复位撤销时，与下一时钟有效沿的最小时间间隔。removal time 去除时间：异步复位撤销时，与上一时钟有效沿的最小时间间
数据集列表MSR-VTTTRECVID AVS 2016-2018VATEXMPII Movie Description Dataset (MPII-MD)MS-COCOFlickr30kMSVDTGIFActivityNet CaptionsLSMDC MSR-VTT论文名称 ： MSR-VTT: A Large Video Description Dataset for Bridging V
1、默认搜索可以设置（百度、谷歌、搜搜……）2、自定义模式不放“本地保存”和“云端保存” 按钮。 学习hao123.com网站，在点击地址导航区域右上角的 齿轮标志后可以设置 地址，并且显示“恢复默认”和“保存到账户”。点击保存到账户就直接保存到服务器。3、数据同步按钮也去掉，只要登录账户就自动
原创
2021-09-28 10:13:45
238阅读
当我们开始一个新的软件项目时，我们通常充满热情。 整个团队认为，这次我们将能够避免在先前项目中犯的错误。 我们梦想着这次，一切都会变得完美。 然后， 我们醒来 。 当头几周（或几个月）结束后，我们开始注意到各种问题： 我们的项目负责人已放弃AWOL，我们怀疑他没有像我们这样坚定。 我们无法自动执行部署过程，因为我们的构建脚本很烂。 我们注意到，我们的代码库并不完美，需要对其进行重构。
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2024-02-29 15:10:34
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PTA 7-9 题目集总结：（1）前言：总结三次题目集的知识点、题量、难度等情况 在第七次作业中，题目集7的题量不算多，只有两道题，分别为图形卡片排序游戏以及图形卡片分组游戏，但总体的工作量 却不少，因为是两道大题，不是那种看一眼就开始 写的题目，题目集7的知识点主要有类的继承、多态性
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2024-04-18 09:29:46
53阅读
创新一直是一个令人纠结的话题，研究生毕业设计多数需要算法的创新，而博士生毕业更需要大量的创新才行。这里，我们就团队这几年来的工作经验，谈谈如何进行合理的算法创新。一、创新角度通常，我们使用一个算法，这里举个简单的粒子，PSO粒子群优化算法，我们通过仿真，会得到该算法的收敛速度，仿真精度等一些参数指标。如果我们需要对该算法进行创新，一般就需要从原算法的性能指标角度考虑，比如收敛速度和精度的提高，对于
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2024-03-28 14:40:37
33阅读
从问世到现在， 期间诞生了众多优秀的物体检测算法， 但凭借其优越的性能， 目前依然是物体检测领域主流的框架之一。尤其是在高精度、 多尺度和小物体等物体检测领域的难点问题上， 新型算法基本都是在Faster RCNN的基础上优化完善的。 本节将首先分析Faster RCNN的特点及可以优化的方向， 然后从特征提取网络、 RoI Pooling等多个角度， 陆续讲解几个在Faster RCNN基础上优
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2024-06-17 17:53:59
135阅读
逻辑回归模型是经典的二分类模型，因其计算方式也可用于预测概率。在进行预测时主要用到了权重向量 、偏置 b对于样本特征 ，其先计算该样本的得分 ，而后使用sigmoid激活函数将 的值域变换到 [0, 1]，将该值作为概率，以 为分界线对样本进行二分类：而 均通过梯度下降法进行求解。求解时使用的损失函数为交叉熵，记
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2024-03-22 08:39:58
208阅读
作者丨付辉辉、周钰臣 前言近年来，基于深度学习的人体动作识别的研究越来越多，slowfast模型提出了快慢两通道网络在动作识别数据集上表现十分优异，本文介绍了Slowfast数据准备，如何训练，以及slowfast使用onnx进行推理，着重介绍了Slowfast使用Tensorrt推理，并且使用yolov5和deepsort进行人物追踪，以及使用C++ 部署。1.数据准备1.1 剪裁视频准备多组视
首先，这里的缓冲池指的是 Cache，而不是 Buffer，就是指将代价较大的对象先存储起来，以备以后需要的时候可以直接拿来用，能够节约一些时间或空间。当缓冲池中的对象过多时，就需要删掉一些“不会再用”的对象来节约内存。但是没人能够知道某个对象什么时候会再用，因此这就涉及到缓存替换算法了，好的缓存替换算法可以有更大的概率删掉“不会再用”的对象，能够保留“很可能再用”的对象。现在发明的缓存替换算法有
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2024-08-02 10:59:50
49阅读
单例模式单例模式可能是代码最少的模式了，但是少不一定意味着简单，想要用好、用对单例模式，还真得费一番脑筋。本文对Java中常见的单例模式写法做了一个总结，如有错漏之处，恳请读者指正饿汉1.饿汉如果应用程序总是创建并使用单例实例或在创建和运行时开销不大classSingle {private Single(){} private static Single single= newSingle();
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2024-09-04 11:29:16
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样本和数据应该分开；策略：1.首先选择样本，并在数组中记录ID2.保存数据特征时进行重复性判断保存即可。伪代码：choose samplevector vt<- sample_region_ID && File sample_file <- sample_featuresave featuressearch in vt if not in vt then save features
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2011-08-22 20:59:00
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lope One 其基本的想法来自于简单的一元线性模型 $w = f(v) = v + b$。已知一组训练点 ${(v_i, w_i)}_{i=1}^n$，利用此线性模型最小化预测误差的平方和，我们可以获得 利用上式获得了$b$的取值后，对于新的数据点$v_{new}$，我们可以利用 $w...
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2013-11-13 09:46:00
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加入优化和参数网格
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
import pandas as pd
imp
日前，美国教育考试服务中心(ETS宣布将在2011年8月推出经过改革后的新GRE常规测试。新GRE常规测试是ETS在美国研究生院为代表的教育界的指导下，经多年研究而完成的，是GRE实施60年来最为重要的一次变革。培训高分学员最多的北京新东方学校国外部GRE教学专家在第一时间剖析了新GRE考试变化并本着对考生负责的态度，以最快的速度推出本系列文章，以使考生能够
原文链接[1504.08083] Fast R-CNN (arxiv.org)AbstractFast RCNN在实现了几个创新点后在提升训练、测试速度的同时增加了检测的准确度Introduction检测需要准确的物体位置信息，要解决这一问题有两个挑战：其一是大量的候选区需要被处理，其二是这些候选区只包含粗略的位置信息而必须被精炼才能得到准确位置。解决这些问题通常会伴随着速度、准确度和模型复杂度三
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2024-10-05 11:50:23
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多目标优化：Pareto理论定义 文章目录多目标优化：Pareto理论定义1.Introduction2.相关定义2.1 帕累托支配2.2 Pareto解2.2.1 弱支配解2.2.2 强支配解2.3 Pareto等级2.4 Pareto改进（Pareto Improvement）2.5 最优解与Pareto 最优解2.6 Pareto最优集（Pareto Optimal Set）2.7 Pare
论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.02878 官方代码链接：https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment 其他
LRU（Least Recent Used）是我们在cache替换算法中最普遍使用的算法，在缓存块已满，而需要缓存新的数据块的时候，这时需要从缓存中找到一个“没有价值”的块用新的数据块去替换它。LRU的特点是简洁高效，但是缺点是LRU的缺点是不能对weak locality的数据进行缓存。a. 如果stack size有1000个块，而一个文件是1001个块的大小，而且每次访问都是从头到尾的访问。
