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MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《5》
观察第二行,我们的输入尺寸是2x2,也就是说输入的特征图尺寸变小了,运算同样是通过3x3的步幅为1的卷积核的卷积运算,最终我们却得到了一个更大尺寸的输出(4x4),原因是输入特征图的周围也就是像素的上下左右填充了0,将输入尺寸变成了6x6的尺寸了,然后同样做卷积运算。再比如输入依然是2x2,当步幅是2,填充是0,卷积核大小3x3的卷积运算之后的输出(2-1)x2-2x0+3=5,跟上面动态图中一样

python+selenium自动化测试框架详解,我就讲一遍!_selenium框架结构
首先,只需在testyaml目录下新增一个页面对象yaml文件,参考login.yaml格式编写即可。其次,在testdata目录下新增一个login_data.yaml文件提供给登录接口传参的测试数据,编写格式参考login_data.yaml文件。然后,在page_obj目录下新增一个loginPage.py文件,是用来封装登录页面对象类,执行登录测试流程操作。最后,在testcase目录下创

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