原创 c++出現double free or corruption (fasttop)

今天在寫圖的相關的程序,寫着寫着就出現了一個問題,如標題。 1. 問題代碼 這裏我們的目標主要是想要是利用鄰接矩陣創建一個圖,主要代碼主要是參考這篇博客【C++】圖的定義及性質 #include <iostream> #inc

原创 C++判斷一個鏈表是否爲迴文結構

1. 題目描述(基礎要求) 給定一個鏈表的頭節點head,請判斷該鏈表是否爲迴文結構。 例如: 1->2->1,返回true。 1->2->2->1,返回true。15->6->15,返回true。 1->2->3,返回fals

原创 Latex排版大括號讓其左對齊

用Latex寫論文遇到一個問題,就是用大括號插入多行公式,但是默認是居中對齊,雖然不是很難的問題,但這裏也記錄一下。 1. 問題 首先使用在線Latex網站插入大括號多行公式的時候,出現問題: 然後發現公式是居中對齊的,現在

原创 matlab報錯:嘗試將 SCRIPT xxx 作爲函數執行

最近在跑matlab代碼,今天在運行別人程序發現了一個錯誤,嘗試將 SCRIPT xxx 作爲函數執行, 這裏記錄自己的填坑指南,也方便自己和大家以後查閱。 1. 問題出現 在運行某代碼的時出現錯誤, 嘗試將 SCRIPT x

原创 ubutu16.04卸載opencv2安裝opencv3

最近在安裝caffe,然後caffe安裝失敗,最後定位到可能出現的錯誤原因就是opencv版本。雖然不知道什麼時間安裝了opencv2,現在發現重新安裝opencv3並不是那麼的容易,也是花了幾個小時才安裝好了,這裏記錄以下填坑

原创 OCR一些基礎知識

OCR基礎。 1.RNN 原理 循環神經網絡(RNN)原理通俗解釋 零基礎入門深度學習(5) - 循環神經網絡 零基礎入門深度學習(6) - 長短時記憶網絡(LSTM) 雙向長短記憶網絡(BiLSTM) [譯] 理解 LST

原创 ubutu16.04 python3.6 opencv3.2 caffe(CPU) 填坑指南

最近由於需要,安裝一下caffe,由於手邊暫時沒有gpu,所以在自己筆記本先安裝一下cpu版本的caffe。由於caffe是屬於比較老的框架,然後對python 2.7支持比較好,或者python3.5以下也是可以的,但是由於我

原创 python實現圖像拼接

最近寫論文遇到一個問題,就是我們使用python matplotlib.pyplot包中subplot創建兩個子圖,但是創建的子圖並不符合我們的預期需求,於是乎記錄下來其中的填坑指南。 1. 初始問題        假設我們現

原创 目標檢測 RetinaNet

此篇論文獲得了ICCV最佳學生論文獎,提出了Focal Loss。 論文: Focal Loss for Dense Object Detection 代碼: 一. Caffe2: facebookresearch/Detec

原创 目標檢測 Mask RCNN

論文: Mask R-CNN 代碼: 一. Facebook: facebookresearch/Detectron 二.Tensorflow: CharlesShang/FastMaskRCNN 三.Keras and Tens

原创 目標檢測 FPN

論文: Feature Pyramid Networks for Object Detection 代碼: 一. Pytorch: jwyang/fpn.pytorch 二. Tensorflow: yangxue0827/FPN

原创 目標檢測 R-FCN

下面是R-FCN的學習,繼續收集。 論文:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 代碼: 一. Matlab: daijife

原创 OCR學習-導語

OCR 學習。 1. 自己的博客 2. 其他參考    按照這個倉庫hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition介紹的學習。 2.1 綜述性文章: Scene Te

原创 目標檢測-SSD

下面是SSD的學習 論文:SSD: Single Shot MultiBox Detector 代碼: 一. caffe: weiliu89/caffe 二. pytorch: amdegroot/ssd.pytorch 三.

原创 目標檢測-R-CNN系列

首先是對R-CNN系列進行學習,其包含了R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN。 1. R-CNN 在理解R-CNN代碼的之前,需要了解一些前期的知識,包括了Selective Search,而這個又