原创 目標檢測中的IOU損失集合

目錄 一、IOU 二、GIOU 三、DIOU 四、CIOU 五、性能對比   一、IOU 1. IOU 即爲交併比,圖像如下。                                                        

原创 論文《Lightweight Face Recognition Challenge (ICCV 2019)》

論文內容如下: 小模型的人臉識別:<=20M, <=1G FLOPS   第一: VarGFaceNet:使用變量羣卷積(variable group convolution)減少計算量和參數量。一個頭保留網絡初始的必要信息。一個特殊的e

原创 人羣姿態方法調研(todo)

《Scale-Aware Attention Network for Crowd Counting》 對於人羣密度分析,人羣行爲等(奔跑,徘徊、停留等),若在人頭分析,頭肩分析中選擇一種的話:        1. 人頭爲目標:      

原创 20. Valid Parentheses C++、python

題目鏈接:20. Valid Parentheses 直接用棧實現 //C++ class Solution{ public: bool isValid(string s){ stack<char> q;

原创 448. Find All Numbers Disappeared in an Array C++、Python

題目鏈接:448. Find All Numbers Disappeared in an Array C++ class Solution { public: vector<int> findDisappearedNumbers

原创 Object365數據/論文說明

總覽:         1.目標檢測數據,365類,約600k訓練圖片,超過一千萬的bboxes。迄今爲止最大的目標檢測數據集(全註釋的)。          2.服務於更好的未來研究:局部敏感類型的任務,如目標檢測,語義分割      

原创 70. Climbing Stairs C++、Python

題目鏈接:70. Climbing Stairs C++ //Approach 1 //動態規劃問題,假設 dp[i] 表示登上階梯i的方法數,則dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 其中 i >=2 dp[0]=0

原创 LeetCode Two Sum ——C++、Python

題目鏈接:Two Sum C++ //C++ //Approach 1:Brute Force //時間複雜度O(n^2),空間複雜度O(1) class Solution{ public: vector<int> twoSum

原创 Towards Flops-constrained Face Recognition論文翻譯

圖片上傳失敗,有圖片的版本: https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=1755761dbb6032f160ba30975afa985d&type=note   論文地址:http

原创 169. Majority Element C++、Python

題目鏈接:169. Majority Element C++ class Solution{ public: int majorityElement(vector<int>& nums){ sort(nums.b

原创 121. Best Time to Buy and Sell Stock C++、Python

題目鏈接:121. Best Time to Buy and Sell Stock C++ class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) {

原创 編譯caffe遇到的坑的記錄

https://github.com/BVLC/caffe/issues/2348

原创 目標檢測好文收藏(自用)

1.介紹ssd的 https://arleyzhang.github.io/articles/786f1ca3/

原创 linux下設置opencv環境變量

linux下設置opencv環境變量 https://www.cnblogs.com/qiaozhoulin/p/4978055.html

原创 21. Merge Two Sorted Lists C++、Python

題目鏈接:21. Merge Two Sorted Lists C++ class Solution{ public: ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1,ListNode* l2){