卷積神經網絡（CNN）由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷積層：用它來進行特征提取，如下： 輸入圖像是32*32*3，3 ...

非極大值抑制算法(nms) 1. 算法原理 非極大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本質是搜索局部極大值，抑制非極大值元素。 2. ...

這段時間看了不少論文，回頭看看，感覺還是有必要將Faster rcnn的源碼理解一下，畢竟后來很多方法都和它有相近之處，同時理解該框架也有助於以后自己修改和編寫自己的框架。好的開始吧～ 這里我們跟着 ...

這里介紹一下如題所述的四個概念以及相應的使用python繪制曲線： 參考博客：http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calcula ...

在Windows上用了一個學期的caffe了。深感各種不便，於是乎這幾天在ubuntu上配置了caffe和它的python接口，現在記錄配置過程，親測可用： 環境：ubuntu16.04 , caf ...

接着上篇的博客，咱們繼續看一下Faster RCNN的代碼～ 上次大致講完了Faster rcnn在訓練時是如何獲取imdb和roidb文件的，主要都在train_rpn()的get_roidb() ...

1、FLOPs的概念：全稱是floating point operations per second，意指每秒浮點運算次數，即用來衡量硬件的計算性能；在CNN中用來指浮點運算次數； 2、計算過程： ...

VOC2012官網介紹：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html 分割部分：參考博客：https://blog.csdn.n ...

參考鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_35848967/article/details/108493217 出發點： 因為我們的目標優化函數可能是多峰的（如下圖所示） ...

緊接着之前的博客，我們繼續來看faster rcnn中的AnchorTargetLayer層： 該層定義在lib>rpn>中，見該層定義： 首先說一下這一層的目的是輸出在特征圖上所 ...