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文章目录1. 整体理解2. 实施细节2.1 DD模块2.2 MRL以及检测模块3. 总结##《Diversify and Match: A Domain Adaptive Representation Learning Paradigmfor Object Detection》1. 整体理解主要就是两个模块,一个是Domain Diversification (DD),另一个是Multi-doma
文章目录一、图片输入层面1.数据增强策略2.多尺度输入3.SNIP4. SNIPER二、 Neck部分(采用金字塔结构改进方案的)1.某种金字塔2.AugFPN3.PANet4.M2Det5.Effective FPN6.MatrixNets三、Head部分的改进方案四、 其他一、图片输入层面1.数据增强策略增加包含小目标样本的采样率,缓解了训练过程中包含小目标图片较少的这种不均衡;将小目标在同一
文章目录1. Function理解2. Function与Module差异与应用场景3. MyRelu Function4. Linear Function摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/277830971. Function理解Pytorch是利用Variable与Function来构建计算图的。回顾下Variable,Variable就像是计算图中的节点,保存计算
Visual Tracker Benchmark v1.0全过程配置方法,测试跟踪序列OTB50/OTB100前言:最近在实习公司做long-time tracking算法.主要目的是在实时的前提下,解决长时跟踪中遇到的out of view,occlusion,fast motion等问题(目前这个算法应对变形能力较差,需要改进!).写完了算法,接下来开始测试算法性能。目前主流的跟踪测试集有两个
截至目前发表此文,Tensorflow windows版本最高支持到1.5,若下载新版本的Tensorflow,其他相关的配置也要相应改变,比如CUDA要下载9.0版本的(注意CUDA9.1还不行,亲测),而cdDNN要下载7.0.5版本的。python 3.5。本文通过Anaconda安装tensorflow,使用spyder编译器很方便。放一个非常新的安装过程的视频链接,帮助大家:Yout
文章目录1. compute_loss2. build_targets1. compute_loss中英文混合注释如下:def compute_loss(p, targets, model):# predictions, targets, modeldevice = targets.devicelcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), to
从ubuntu下写的程序,想要移植到windows 的vs2010中去跑,结果在程序运行的时候,出现了很多warning C4819。苦恼,原因是换行符。经过我多次尝试,包括网上一些去掉这些警告的方法(只是不让显示这些警告,没有真正解决问题)。我最终发现一种方法真正解决了我的问题!1,双击警告的信息,弹出警告信息所对应的文件2,把对应的文件另存为,会弹出另存为对话框,然后点击保存
文章目录1. named_modules1. named_modules内部采用yield关键字,得到生成器。可以看到函数内部给出的例子,当外部迭代调用net.named_modules()时,会先返回prefix=’’,以及net对象本身。然后下一步会递归的调用named_modules(),继而深度优先的返回每一个module。def named_modules(self, memo: Opt