自动驾驶汽车中的PCIe通讯协议介绍

PyTorch剪枝模块prune介绍（非结构化剪枝部分）

FSD芯片介绍

Python实用高级小技巧

详解用于深度学习训练数据加载的DataLoader类

通过实例详解RoI池化

Faster R-CNN介绍，并且用30行代码实现目标检测

深度学习模型可视化工具——Netron使用介绍

卷积操作的卷积核是有数据（权重）的，而池化直接计算池化窗口内的原始数据，这个计算过程可以是选择最大值、选择最小值或计算平均值，分别对应：最大池化、最小池化和平均池化。比如，在图像识别的实际使用过程中，要识别一个图像中是否有“行人”，最大池化层就可以缓解“行人”的位置对输出带来的影响，可以把计算更主要地关注在“是否”有“行人”上。另外，由于最大池化能提取出特定窗口的最大数据，无论这个数据在窗口中的原

本文基于论文Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks对RPN候选区域网络进行解析说明，并基于PyTorch库对RPN网络进行编程。