原创 【算法】深度優先搜索

轉載出處:rapheal@iteye:http://rapheal.iteye.com http://rapheal.iteye.com/blog/1526861 作者:raphealguo(at)qq.com 1.前言 深度優

原创 faster rcnn代碼閱讀

 1.rpn-data layer 輸入     bottom: 'rpn_cls_score'    //1*24*64*64     bottom: 'gt_boxes'    //標註座標信息     bottom: 'im_in

原创 Recall, Precision, and Average Precision

原文出處:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息檢索、分類體系中,有一系列的指標,搞清楚這些指標對於評價檢索和分類性能非常重要,因此最近根據網友的博客做

原创 Detection:SSD(single shot multibox detecter)

ssd這篇感覺很工程,主要的工作我覺得有兩個: 1.從多層fm上提取bbox,相當於一個multi scale的操作。值得注意的是,首先越靠近bottom越底層的fm在細節表達上做得越好,高層的fm會學習出分類這種概括性的表達,原文中加上

原创 五個常用算法(二):分治法

1.漢諾塔問題 漢諾塔問題的由來:一位法國數學家曾編寫過一個印度的古老傳說:在世界中心貝拿勒斯(在印度北部)的聖廟裏,一塊黃銅板上插着三根寶石針。印度教的主神梵天在創造世界的時候,在其中一根針上從下到上地穿好了由大到小的64片金片,這就是

原创 五個常用算法(一):動態規劃

1.從01揹包問題說起 有一堆寶石一共n個,現在你身上能裝寶石的就只有一個揹包,揹包的容量爲C。把n個寶石排成一排並編上號: 0,1,2,…,n-1。第i個寶石對應的體積和價值分別爲V[i]和W[i] 。揹包總共也就只能裝下體積爲C的東

原创 Detection:faster rcnn

從ssd看過來。 fast rcnn主要解決了proposal之間的特徵共享,原先selective search在圖像上產生的2000個proposal要分別輸入分類網絡裏過一遍,不可避免的產生了巨大計算資源浪費。在fast rcnn中

原创 c語言編譯鏈接

轉載,原文出處 http://7905648.blog.51cto.com/7895648/1297255 學過C語言的人都應該知道,我們所編輯的C語言程序是不能直接放到機器上運行的,它只不過是一個帶".c"後綴的文件(也稱爲源

原创 Detection:pvanet訓練自己數據

原文出處:http://blog.csdn.net/samylee/article/details/52860038 注:在實踐過程中改prototxt的時候遇到一些問題,特此註明。 訓練自己數據時需要改輸出分類,原作者寫的時候只寫了i

原创 訓練網絡的一些trick(1):pre_train與逐層拷貝網絡

最近做detection方面的工作,在實際訓練方面做了一些嘗試,這一篇主要記錄對於網絡pre_train的理解。 首先說pre_train,目前幾乎所有做detection的網絡都會用到這個技巧,相比於ImageNet數據集裏張百萬甚

原创 Bounding box regression詳解

原文地址:http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51235964 Reference link: http://caffecn.cn/?/question/160

原创 拉格朗日乘子法和KKT條件

這是目前看到介紹最清楚的一篇了 原文來自:博客園(華夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2726873.html 作者:Orisun 拉格朗日乘子法(Lagran

原创 查找(一):BST、AVL、紅黑樹

查找(一) 原文地址:http://blog.csdn.net/yang_yulei/article/details/26066409 我們使用符號表這個詞來描述一張抽象的表格,我們會將信息(值)存儲在其中,然後按照指定的

原创 機器學習常用算法(3)邏輯迴歸

先上圖 注: 1.參數估計用的是極大似然不是均方誤差(用均方誤差的是最小二乘) 2.w是帶有bias項的