原创 【leetcode】網址--開篇

https://leetcode-cn.com/problemset/all/

原创 【Leetcode】時間複雜度

一、概念 時間複雜度是總運算次數表達式中受n的變化影響最大的那一項(不含係數) 比如:一般總運算次數表達式類似於這樣: a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a !=0時,時間複雜度就是O(2^n); a=0

原创 【mmdetection】參數解析

圖片輸入大小解析 1.單尺度輸入: train_pipeline = [ ...... dict( type='Resize', img_scale=(1333, 800),

原创 【SSD】方法解讀

https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/79833786

原创 【Python】round()

Python round() 函數 描述 round() 方法返回浮點數x的四捨五入值。 語法 以下是 round() 方法的語法: round( x [, n] ) 參數 x -- 數值表達式。 n -- 數值表達式。 返回值 返回

原创 【YOLOV1】流程詳解

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 論文:https://arxiv.org/abs/1506.02640 Abstract 作者提出了一種新的物體檢測方法YO

原创 【YOLOV2】簡單介紹

論文理解 論文提到有幾個方面可以提升網絡性能: (1)BN可以防止模型過擬合,增強模型的泛化能力。在文章中提到增加了模型2%的準確率; (2)預訓練一個分類網絡,然後使用該網絡作爲初始化參數,得到的檢測網絡會提升4%點左右; (3)使用a

原创 【YOLOV3】需要了解的點(二)

論文重點 採取的有效方式 (1)confidence小於0.5的都參與到loss的計算; (2)classification如果不存在男人和女人這種情況的話,可以對每個輸出使用sigmoid函數,假設有80類,那麼輸出就是80個數,對80

原创 基於內容的圖像檢索技術:從特徵到檢索

基於內容的圖像檢索(CBIR, Content Based Image Retrieval)是相對成熟的技術領域,在工業界也有廣泛的應用場景,如搜索引擎(Google、百度)的以圖搜圖功能,各電商網站(淘寶、Amazon、ebay)的相似

原创 【Milvus】使用記錄

索引 如何選擇索引類型 (一) https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md Milvus 索引類型 https://milvus.io/cn/docs/v0.9.1/guid

原创 【ROC】調用sklearn庫中的roc_curve方法

轉自:https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-p

原创 【Faiss】索引選擇指南(三)

https://github.com/liqima/faiss_note/blob/master/3.Basics%20%E9%80%89%E6%8B%A9%E5%90%88%E9%80%82%E7%9A%84index%E7%B1%BB

原创 【Faiss】PQ和IVF介紹

Faiss是什麼 Faiss是FAIR出品的一個用於向量k-NN搜索的計算庫,其作用主要在保證高準確度的前提下大幅提升搜索速度,根據我們的實際測試,基於1600w 512維向量建庫,然後在R100@1000 (即召回top 1000個,然

原创 【Faiss】基礎使用:聚類,降維,量化

聚類  import faiss import pickle import numpy as np import time x = np.random.random((100000, 2048)).astype('float32')

原创 【MaskRCNN】源碼系列之開篇圖

可以對着圖閱讀代碼,這樣會更有概念 Mask-RCNN 代碼實現      文中代碼的作者是Matterport: 代碼github地址,文中詳細的介紹了各個部分,以及給了demo和各個實現的步驟及其可視化。 代碼總體框架