本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标，分为2个部分：COCO介绍，数据集分类和COCO展示。本人主要下载了其2014年版本的数据，一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位。一个目标的标签示意如下：{"segmentation":[[392.87, 27

最新看到的一篇关于多尺度下快速目标检测的论文，大概得浏览了一下，是UCSD大学的SVCL实验室和IBM研究院一起研究的结果。其代码已经开源到GitHub，链接为：https://github.com/zhaoweicai/mscnn这篇文章主要解决多尺度同时存在时的检索问题，设计了MSCNN网络，提出了两点创新：（1）针对多尺度问题：   类似于FCNT跟踪方法，该文章也是观察

打开一些神经网络的网络描述文件，可以看到不同的层，其中就有一种层的类型，叫做ReLU。今天正好有小伙伴问起，虽然是基础部分但是还是来总结一下吧。首先看网络结构描述的形式：layer {name: "conv1"type: "Convolution"bottom: "data"top: "conv1"param {lr_mult: 1}param {

在深度学习caffe框架等多处，用到了CUDA函数，使代码加速，其文件类型为XXX.cu。在运行这些CUDA函数时，会遇到一下C++里没有的问题，比如函数前缀问题，如果在修改编写.cu文件时不注意，会出现问题，因此本文在这里讨论一下。主要解决如下问题：error : calling a __host__ function from a __global__ functionis not al