原创 FCOS Pytorch 復現
https://github.com/ChingHo97/FCOS-PyTorch-37.2AP 復現不易 學術使用請點星星並註明引用 可以聯繫我問問題噢
2020-06-30 15:15:26
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原创 pytorch optimizer小記
1.最簡單情況： opt = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, weight_decay=0.05, momentum=0.9) 查看一下optimizer參數具體情況：print(len(opt.
2020-06-20 15:36:55
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原创 離散K-L變換
離散K-L變化是特徵提取中常用的一種方法，通過正交矩陣將原來高維的數據降維數據壓縮。 優點： 1.離散K-L變化可用於任意概率密度函數分佈 2.得到的新數據之間是不相關的 3.通過最小均方誤差得到的新的分佈接近原始分佈 缺點： 1.類別越
2020-06-20 15:36:55
原创 二分查找萬能3種模版
嗯 在看了labuladong哥之前寫的一篇文章，結合最近遇到的4種題型，總結一下四種二分查找的模板吧。 鏈接地址：https://mp.weixin.qq.com/s/uA2suoVykENmCQcKFMOSuQ 我是結合大神的
2020-06-20 15:36:55
原创 LMSE-HK算法
H-K算法即通過最小均方誤差求解最優權向量的過程，相較感知器算法固定增量的迭代，H-K算法可以在模式線性不可分的情況下停止迭代。那麼代價呢就是需要計算高維逆矩陣，?進行分析。 對於給定的N個n維模式，如果數據線性可分，則必存在w(n+1維
2020-06-20 15:36:55
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原创 還是torch中的optim模塊
最近在看BoF中的一些trick，發現在代碼實現中有考慮對於參數的weight_decay只對卷積層的權重來進行正則化約束，不對所有參數進行約束，話不多說上代碼，以torchvision中定義的resnet18爲例 import tor
2020-06-01 05:47:20
原创 Pytorch-nn.Conv2d中groups參數的理解
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) gro
2020-06-01 05:47:09
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原创 matplotlib在目標檢測中繪製bbox的統一流程
嗯 感覺這塊可能以後寫檢測算法都會用，就總結一下其中一些的API加深記憶吧。 目標檢測中，我們一般是這樣做的，我們定義的NMS方法一般是針對整個batch的，所以對於test集中每個batch的pred經過NMS後會得到這個batch最終
2020-05-22 17:57:27
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原创 目標檢測中計算ap的通用策略（以 IoU0.5爲例）
原理什麼我不過分解讀了，下面說的是適合目標檢測中的通用ap的evaluate過程。 我們知道通用的話，如果不給model喂labels的話，model只會輸出對應的預測值，以yolo3爲例，我們在三個尺度輸出的值疊加後變成[bs,1000
2020-05-14 05:48:38
原创 COCO API-深入解析cocoeval在det中的應用
因爲最近重新回爐深造Det細節了，就對cocoeval源碼進行了閱讀，發現這部分csdn上也沒有很詳細的註解，自己看了很久，就順帶寫了一下註解吧，希望給看着煩的朋友一點幫助。 首先我們瞭解下cocoeval .py的構成吧。 Params
2020-04-24 04:03:55
原创 COCO API-COCO模塊在det中的應用
COCO的 全稱是Common Objects in COntext，是微軟團隊提供的一個可以用來進行圖像識別的數據集。MS COCO數據集中的圖像分爲訓練、驗證和測試集。COCO通過在Flickr上搜索80個對象類別和各種場景類型來收集
2020-04-24 04:03:55
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原创 理解分組卷積與深度可分離卷積
這兩種卷積分別是在ResNext論文與MobileNet系列中體現的，貌似Xception中也有深度可分離卷積的體現。 作用都很簡單，爲了降參。 目錄 1. 分組卷積 group convolution 2 深度可分離卷積 depthw
2020-04-11 08:47:24
原创 python3 Trie樹及其應用
關於前綴樹基礎知識就不介紹了，通俗總結就是從根節點出發，每個節點都有兩個屬性，一個是這個節點的所有子節點（python3用一個字典記錄這個節點所有後續節點即可）和一個標誌，標誌是否是一個字符串的結束。對於前綴樹而言通常需要有查詢與插入兩種
2020-03-23 04:06:23
原创 Anaconda：The environment is inconsistent, please check the package plan carefully的解決辦法
問題描述 昨天晚上，打開Anaconda的時候，提示可以從1.9.6更新到1.9.7，於是選擇了更新，結果出現Available Invalid Channel的錯誤提示，於是在terminal裏輸入conda upd
2020-02-21 14:11:02
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原创 雲服務器安裝ubuntu16.04圖形化界面並使用VNC控制
mac呢，根據分配的用戶名和ip直接通過SSH方式連接上服務器。然後按照以下操作： 更新軟件庫 apt-get update 升級軟件 apt-get upgrade 安裝ubuntu桌面系統 apt-get install ub
2020-02-21 14:11:02