原创 python 面向對象編程實例練習:建立一個產品庫存管理

要求:產品庫存管理——創建一個管理產品庫存的應用。 建立一個產品類:價格、id、庫存數量。 建立一個庫存類:記錄各種產品並能計算庫存的總價值。 理論分析: 1.產品類: 2.庫存類: 代碼如下: 產品類:product.py #!/

原创 Focal Loss的閱讀筆記

重新看這篇文章是因爲最近看到一篇論文FoveaBox算法的基礎框架是RetinaNet,所以乾脆重新記錄一下。 1.Focal loss: 在文章中提出 one-stage 的檢測模型在精度上沒有two-stage的檢測模型好的原因是類別

原创 【代碼閱讀】darknet源碼閱讀(九):col2im.h 和 col2im.c

參考文獻依然是放前面:https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/category_9096319.html darknet版本: https://github.com/AlexeyAB/darknet,與原始的版

原创 【論文閱讀筆記】HRNet--從代碼來看論文

目錄 1.整體架構: 2.代碼梳理: 3.模塊詳解: 1)ResNet模塊【感覺不用詳解大家都清楚...跳過】 2)關鍵的特徵融合部分:HighResolutionModule 函數一和二: 函數三:_make_fuse_layers--

原创 OpenCv4學習路線的點亮圖譜——需要日常打卡

目錄 總體分塊 任務拆分 安裝教學 課時安排 總體分塊 OpenCv IO模塊-(圖像與視頻讀寫) GUI部分-(窗口與顯示) 圖像處理基礎知識 卷積處理相關 二值圖像與圖像分析 特徵提取與對象檢測 視頻內容分析與跟蹤 OpenCv深度神

原创 【代碼閱讀】darknet源碼閱讀(一):list.c/list.h

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原创 【論文閱讀筆記】《Deep Imbalanced Attribute Classi cation using Visual Attention Aggregation》-行人屬性

目錄 1.網絡結構: 2.損失函數:兩個部分 一句話:文章主要是提出了一個可移植的行人屬性的網絡架構,以及loss的計算方式 【利用到了多尺度和focal loss思想】 我沒用過mxnet,如果有錯麻煩告知,謝謝 GitHub:http

原创 CenterNet:Objects as Points論文學習筆記+代碼復現(demo+訓練數據)【檢測部分】

目錄 1.關鍵部分Heatmap瞭解 2.Centernet論文細節: 3.嘗試復現CneterNet--INSTALL.md安裝: 4.嘗試復現CneterNet--跑跑demo.py: 5.嘗試復現CneterNet--訓練一下VOC

原创 C++面向對象的學習:類與對象的小結(一)

1.類: -類定義是以關鍵字 class 開頭,後跟類的名稱。類的主體是包含在一對花括號中。類定義後必須跟着一個分號或一個聲明列表。 class Box { public: double length; // 盒子

原创 【論文閱讀筆記】GroupSoftmax交叉熵損失函數的推導

參考文獻:https://www.zhuanzhi.ai/document/cd49eeb11c338b1feaf4e6feae84ec5d github【以simpledet爲基礎網絡】:https://github.com/cheng

原创 【代碼閱讀】darknet源碼閱讀(六):gemm.h和gemm.c

參考文獻依然是放前面:https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/category_9096319.html 【https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/article/details/1

原创 【代碼閱讀】darknet源碼閱讀(七):activations.h和activations.c

參考文獻依然是放前面:https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/category_9096319.html darknet版本: https://github.com/AlexeyAB/darknet,與原始的版

原创 【代碼閱讀】darknet源碼閱讀(八):cost_layer.c

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原创 【代碼使用】efficientNetB0-yolo--darknet轉caffe記錄

放在前面: 爲了嘗試各種算法,又來跑yolo了,這次是基於darknet-efficientB0.cfg轉caffe的記錄 需要用到的一些項目地址: 訓練工具--darknet:https://github.com/AlexeyAB/da

原创 【代碼閱讀】darknet源碼閱讀(五):im2col.h 和 im2col.c

參考文獻依然是放前面:https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/category_9096319.html darknet版本: https://github.com/AlexeyAB/darknet,與原始的版