原创 faster RCNN中的anchor generator分析

faster RCNN簡介 faster rcnn屬於兩階段目標檢測,所謂兩階段目標檢測,指的就是對檢測框做兩次邊框迴歸,首先使用RPN網絡,生成anchor,挑選出positive anchors,並對這些anchor進行第一

原创 PaddleClas-圖像分類中的常用服務器端系列模型

簡介 這裏主要介紹PaddleClas中已經開源的常用系列模型,PaddleClas的github repo:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas。 PaddleClas中包含了R

原创 PaddleClas-圖像分類中的常用移動端系列模型

簡介 這裏主要介紹PaddleClas中已經開源的常用移動端系列模型,PaddleClas的github repo:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas。 PaddleClas中包

原创 卡爾曼濾波講解

一些基礎知識 協方差係數與相關係數 相關係數是用於刻畫兩個變量或者序列的變化趨勢是相同的還是相反的,也可以判斷這個相同或者相反的程度。設變量序列X與Y,則協方差係數計算爲 Cov=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]Cov=

原创 PaddleClas-圖像分類中的8種數據增廣方法(cutmix, autoaugment,..)

本文主要來源於PaddleClas這個代碼倉庫中的數據增廣文檔:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutoria

原创 ubuntu顯卡安裝後循環登陸的解決辦法

現象 ubuntu輸入賬號和密碼後,仍然處於登錄界面 解決辦法 sudo nvidia-uinstall卸載驅動 此時會提示是否從之前的xorg配置備份中恢復,這裏選擇是 屏蔽nouveau 在/etc/modprobe.

原创 PaddleClas-圖像分類模型TensorRT預測評估

簡介 在之前介紹分類模型的時候,大家除了比較精度之外,一般還會比較flops和params這兩個參數,flops表示計算量,可以間接反映推理速度,params表示參數量,可以反映存儲大小。但是有一個問題,flops相同的兩個網絡

原创 PaddleDetection中一些特色模型介紹

CBNet 論文題目:CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection 論文地址:https://arxiv.org/abs/1

原创 PaddleClas-SSLD知識蒸餾方法梳理(82.4%ResNet50系列模型養成之路)

簡介 PaddleClas是PaddlePaddle最近開源的圖像分類代碼庫,裏面包括了目前比較常用的分類模型,ResNet、HRNet、DenseNet、ResNeXt等,配置文件裏也提供了這些模型的訓練腳本,總共大概是117個

原创 C++三種線性排序算法

三種線性排序算法 基數排序、計數排序和桶排序都是特定情況下時間複雜度爲O(N)O(N) 的算法(對於特定算法可能需要加上常數項),他們都屬於非比較的排序算法。但是他們的空間複雜度都不是O(1)O(1) (部分基於比較的排序算法可

原创 MPI使用-python

MPI使用 簡介 MPI(Message Passing Interface),消息傳遞接口,是一種基於消息傳遞的並行編程技術,常用於在非共享存儲系統中開發並行程序。它定義了一套接口,許多其他廠商對其進行實現,併產生了許多庫,幾

原创 python-EM求解混合高斯分佈

python-EM求解混合高斯分佈 參考鏈接 https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/53520898 https://zhuanlan.zhihu.com/p/

原创 遺傳算法-python

遺傳算法-python 注:有很多python-GA的庫,deap、gaft等,這裏選取了一個比較好上手的gaft 簡介 遺傳算法主要包括適應度函數、選擇、交叉、變異生成新的個體幾個模塊,初始化種羣大小,然後計算所有個體的適

原创 C++隨機數

C++隨機數 C中的做法 之前都是使用rand()函數進行無符號隨機整數的生成,如果需要生成對應的範圍或者浮點數,需要自己進行一些修改,unsigned隨機數生成的方法如下所示。在使用中,爲了使得每次運行的結果都不一樣,我們將當

原创 貝殼找房計數比賽之排列組合計算

排列組合計算-涉及到溢出與取模 公式 遞歸,使用Cmn=Cmn−1+Cm−1n−1Cnm=Cn−1m+Cn−1m−1 進行求解,這種方法在數據量很小時,會有效,但是在n很大時,效率很低,在這裏 代碼 typedef long l