原创 《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》論文翻譯

最新的YoloV4已經出來好久了,今天主要讀一下看看相比於YoloV3有什麼改進和創新的地方,主要是來學習學習。廢話不多說,開始。 Abstract 摘要 There are a huge number of features

原创 【二叉樹(一)】:二叉樹簡單實現

二叉樹是每個結點最多有兩個子樹的樹結構。通常子樹被稱作“左子樹”(left subtree)和“右子樹”(right subtree)。二叉樹常被用於實現二叉查找樹和二叉堆。樹是數據結構中的重中之重,尤其以各類二叉樹爲學習的難點。 1、樹

原创 【線性表(三)】:隊列之普通隊列

一、定義隊列的基類 template <class T> class Queue { public: virtual ~Queue(){} //隊列是否爲空 virtual bool empty() = 0;

原创 常見的機器學習相關評價指標

目錄 一、Accuracy準確率 二、混淆矩陣 Confusion Matrix 三、Precision(精準度)和Recall(召回率) 四、 Fβ Score 五、PR曲線、ROC曲線 5.1、PR曲線 5.2、ROC曲線 六、AUC

原创 【線性表(三)】:隊列之循環隊列

一、循環隊列的實現 template <class T> class CyclicQueue:public Queue<T> { public: CyclicQueue():capacity_(10),

原创 常見CNN網絡創新點

這篇文章主要介紹卷積神經網絡1998年到2019年的20多種經典的網絡,體會每種網絡的前世今身以及包含的深邃思想。算是一個總結性的博客吧。。。 目錄 一、1998年:LeNet 二、2012年:AlexNet 三、2013年:ZFNet

原创 【深度學習系列(六)】:RNN系列(5):RNN模型的奇淫巧技之靈活的注意力機制

解決NLP任務的三大法寶:注意力機制、卷積神經網絡以及循環神經網絡。可見注意力機制對於NLP來說非常重要,所以這裏着重說一說注意力機制,以及靈活的使用注意力機制到實際工程中。 衆所周知,注意力機制通常是運用於seq2seq模型中,我們常用

原创 【深度學習系列(四)】:基於tensorflow的YOLOV3實現 (3):YOLOV3模型優化

通過上一篇文章:【深度學習系列(四)】:基於tensorflow的YOLOV3實現 (2):YOLOV3框架結構,我們基本瞭解了YOLOV3網絡在進行前向運算的細節,這裏具體說明下YOLOV3在預測過程中的流程: 輸入一張任意大小圖片,保

原创 【深度學習系列(五)】:基於tensorflow的CRNN實現 (1):論文閱讀

An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recogniti

原创 【二叉樹(二)】:二叉搜索樹

1、定義 二叉搜索樹是一種節點值之間具有一定數量級次序的二叉樹,對於樹中每個節點: 二叉搜索樹是以一棵二叉樹來組織,每個節點就是一個對象,包括key、衛星數據,除此之外還包括一些爲了維持樹結構所需要的信息:left、right、paren

原创 windows下MySQL常用的一些操作總結

目錄 一、mysql服務啓動、停止、重啓 二、初始化root密碼 三、允許root遠程訪問 四、cmd中操作myseql插入數據 4.1、創建數據庫 4.2、創建表 4.3、插入數據 4.4、顯示錶 五、mysql事物的隔離性設置 5.1

原创 【深度學習系列(四)】:基於tensorflow的YOLOV3實現 (2):YOLOV3框架結構

目錄 前言 1、backbone 2、多尺度融合檢測 3、模型輸出預測 4、NMS非極大值抑制 小結 前言 YOLOV3以V1和V2爲基礎進行改進得。YOLO3主要的改進有:調整了網絡結構;利用多尺度特徵進行對象檢測;對象分類用Logis

原创 【劍指offer(三)】:二叉樹

1、二叉搜索樹第k大個結點(面試54) 題目描述    給定一顆二叉樹,找出第K大的節點,這個第K大的節點是從小到大的第K個節點。例如:如下圖中,按節點大小排序,第三大節點的值爲9。 思路 二叉搜索樹的中序遍歷就是排序的,所以用中序遍歷

原创 【深度學習系列(四)】:基於tensorflow的YOLOV3實現 (1):YOLOV3初探

最近一直在研究目標檢測相關方法。其中YOLOV3的綜合性能目前來說工業運用比較廣泛,所以,的好好研究研究。本系列是使用tensorflow簡單的實現YOLOV3算法,但是麻雀雖小,五臟俱全啊,哈哈哈哈。 什麼是YOLO?它是一種使用深卷積

原创 【深度學習系列(六)】:RNN系列(2):RNN的基礎單元之QRNN、IndRNN以及JANET

Table of Contents 一、QRNN 1.1、QRNN網絡結構 二、IndRNN 2.1、IndRNN網絡結構 三、JANET 3.1、JANET網絡結構 一、QRNN 1.1、QRNN網絡結構 QRNN(Quasi-Recu