金字塔池化层有如下的三个优点第一：他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二：由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取，再聚合的特点，显示了算法的robust的特性。第三：同时也在object recongtion增加了精度。其实，你也可以这样想，最牛掰的地方是因为在卷积层的后面对每一张图片都进行了多方面的特征提取，他就可以提高任务的精度。如何利用SPP-Net进行物体检测识别？具
计算机视觉（Compute Vision，CV）给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。本文以典型的图片分类网络ResNet50为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个CV应用的开发及部署。
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2024-03-29 07:30:34
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在之前写过一篇也是关于COCO数据集的文章，但是在跑实验的时候，回归方面总是感觉很欠缺所以本人对之前的代码进行简单修改，且bbox回归结果比之前要好很多。首先，从coco截取特定的类别，输出格式为XML之前的代码输出的bbox在xml文件bbox的坐标是int类型，虽然相差不大，但依然会影响对BBOX的定位精度。修改后将输出的xml文件bbox的坐标值为float类型使用方法：savepath =
ResNet(Residual Neural Network)，微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络，ILSVRC 2015比赛冠军，3.57% top-5错误率，参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet结构，极快加速超深神经网络训练，模型准确率非常大提升。Inception V4，Inception Module、ResN
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2024-05-23 23:53:11
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在上一篇博文中我重写了Tensorflow中的CNN的实现，对于CIFAR10的测试集的准确率为85%左右。在这个实现中，用到了2个卷积层和2个全连接层。具体的模型架构如下： 为了进一步提高准确率，我们可以采用一些更先进的模型架构，其中一种很出名的架构就是RESNET，残差网络。这是
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2024-04-23 09:25:38
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论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf Pytorch官方代码：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py摘要 &n
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2024-06-03 10:13:43
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#今日论文推荐#首次在智能手机上训练BERT和ResNet，能耗降35%研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导
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2024-08-22 10:32:46
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resnet2 我们发现恒等映射h(XL)=XL在所有的变量实验中，误差减少最快，训练损失最小，而scaling，gating，和1x1卷积的skip 连接都会导致更高的训练损失，这些实验表明，保持一条‘干净’的信息路径（灰色箭头的路径）有助于简化优化工作。为了构造f(yl) = yl，我们考虑了pre-activation。图1表示了这个结构比原始结构更容易训练和推广。 上图中，a到c的变化，为
基于ResNet或GAN的遥感图像超分辨率论文《空间感知残差网络的遥感图像超分辨率重建》操作：遥感图像特点：网络模型：去掉批处理层的原因:具体操作损失方程：《改进的残差卷积神经网络遥感图像超分辨率重建》方法：操作：不使用池化层的原因：《基于对抗网络遥感图像超分辨率重建研究》方法：遥感图像特点：本文的改进：CGAN原理：算法改进：网络结构：损失函数：数据集：《基于生成对抗网络的单帧遥感图像超分辨率
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2024-03-30 09:55:49
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Debug视图Debug视图在Eclipse的右上角打开Debug的工具栏常用的就这7个：按照从左到右的顺序分别介绍功能：Resume：恢复暂停的线程，直接从当前位置跳到下一个断点位置。Suspend：暂停选定的线程，这个时候可以进行浏览或者修改代码，检查数据等。Terminate:Eclipse通过Terminate命令终止对本地程序的调试。Disconnect:Eclipse使用Disconn
1.ResNet论文地址：ResNet ResNet在PyTorch的官方代码中共有5种不同深度的结构分别为18、34、50、101、152，和论文的完全一致。如下图所示，下图是论文的截图。 根据Block类型，可以将这五种ResNet分为两类:一种是基于BasicBlock；另一种基于Bottleneck。1.1 Block前面的层 如下图所示， 上图红色框的层的具体结构如下图所示，这里只
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2024-04-28 16:02:21
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2017年9月25日,进入公司.进公司后,有一位工程师带我.给了我一个以前的项目,让我跑通;项目是后台基于spring 4 +mybatis+mvc.数据库选择mysql,前台基于bootstrap,jquery,vue.js.开发风格 restful ,服务器Tomcat 并采用maven 管理项目,开发工具是eclipse;对于暂时手中没有项目的朋友,可以进入开源中国中寻找合适的案例进行分析;
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2023-09-08 15:38:32
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由于前段时间写了一个React-Native的项目Mung，就想把打包出.apk和.ipa，我个人一直从事Android开发所以安卓app打包就没什么问题了，但ios打包问题就大了，最大的问题就是我没有Mac，自己电脑才买不到两年，总不能再买一个Mac吧，所以就想办法。。。步骤很简单，真心不复杂，而且没驱动问题，适用所以电脑配置过得去的电脑。
mac2.png
Windows下调
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2023-09-04 22:04:27
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1 OpenCV 环境的准备这个项目中需要用到 opencv 进行图片的读取与处理操作，因此我们需要先配置一下 opencv 在 java 中运行的配置。首先前往 opencv 官网下载 opencv-4.6 ：点此下载；下载好后仅选择路径后即可完成安装。此时将 opencv\build\java\x64 路径下的 opencv_java460.dll 复制到 C:\Windows\System3
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2023-09-22 12:45:56
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哈喽，大家好，日常生活中，不管买的什么牌子的手机，安卓手机，还是华为手机还是苹果手机，新手机上的新功能都被我们了解的差不多了，但是你知道吗？手机上的飞行模式，有人每天打开用一次，有人一次没用过，其实它里面的技巧有很多，一起来看看。 飞行模式的实用功能一我们出门在外，或者是到一个偏僻的地方了，当手机遭遇网络故障或者断网的时刻，这个时候，你就可以打开“飞行模式”，过一会再关闭“飞行模式”，
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2024-01-12 19:19:58
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def __init__(self,
depth=50,
pretrained=None,
stage_blocks=None,
pretrained2d=True,
in_channels=3,
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2024-10-26 16:54:16
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实习第五天，完善多线程彻底解决了昨天画面卡顿的问题，在此基础上学习了背景图的添加，如何关闭签到，实现人脸库管理创建添加用户组。网络请求人脸检测线程与窗口获取画面线程通信： 通过信号与槽 在窗口中设计一个自定义信号，且信号存在参数（画面数据） 关联线程的一个函数（槽函数） 当窗口获取一次画面，就自定义产生一次信号，调用槽函数，获取到画面在线程中读取画面数据，由线程的run函数进行网络请求，窗口的信号
前言CoreMark是一项测试处理器性能的基准测试。代码使用C语言写成，包含：列举，数学矩阵操作和状态及CRC等运算法则。目前CoreMark已迅速成为测量与比较处理器性能的业界标准基准测试。CoreMark的得分越高，意味着性能更高。在CoreMark的官网上可以大家可以看到各家处理器型号的CoreMark得分。也可以从CoreMark的官网上下载测试代码，亲自测一下自己手中的片子的性能。Cor
大数据文摘出品编译：王转转Python已经得到了全球程序员的喜爱，但是还是遭到一些人的诟病，原因之一就是认为它运行缓慢。其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢，在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质，以及他们编写优化而高效代码的能力。Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。时序分析在
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2024-08-29 21:41:48
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残差神经网络（ResNet）残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut conn
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2024-05-07 14:50:23
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