摘要：
1、SSH单阶人脸段检测器，在不同层检测不同scale的人脸，而不是使用mtcnn中金字塔的方式，从而实现加速。 2、SSH的整体结构，3个module的stride分别为8,16,32，使用不同的感受野，从而实现多尺度；三个Module独立训练、检测， 最终结果NMS。 3、检测模块和上下文模块。 阅读全文
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numpy.repeat(a, repeats, axis=None) tile函数功能：对整个数组进行复制拼接 阅读全文
摘要：
一、高效网络简介 图片来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/53175018，高效网络的高效，直接的衡量目标是速度。 二、高效网络一览 CNN设计一般都是通过堆block的形式，下面只讨论每个模型的block 1、Mobilenet 首次使用了分离卷积(dw+pw，加速的核心 阅读全文
摘要：
一、高效的训练 1、Large-batch training 使用大的batch size可能会减小训练过程（收敛的慢？我之前训练的时候挺喜欢用较大的batch size），即在相同的迭代次数下， 相较于使用小的batch size，使用较大的batch size会导致在验证集上精度下降。文中介绍了 阅读全文
摘要：
ECCV2018 论文：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07767 代码链接：https://github.com/ruinmessi/R 阅读全文
摘要：
Deformable conv赋予了CNN位置变换的能力，与普通卷积的对比如下。可以看到，在每个特征点上，会产生一个偏移，变成 不规则的卷积（感觉本质上，就是让CNN自己去学习感受野）。 思想来源于STN（Spatial Transform Network），但它们有着巨大的差别： STN得到的是全 阅读全文
摘要：
经常遇到meshgrid，一段时间不用就忘记了，记录之 meshgrid用于生成网格点的坐标矩阵（参考https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/81532855） 例如： x = np.array([0, 1]) y = np.arr 阅读全文
摘要：
由于需求的变化，需要创建对象的具体类型也需要变化，通过new来创建对象会导致紧耦合，通过工厂方法，可以避免这种紧耦合。 1、问题 多个类型的文件分割器，在new的时候依赖具体类型，该如何避免呢？ 2、使用工厂模式 定义抽象类和工厂基类 为每个分割器，创建具体类和具体工厂 MainForm不再依赖于具 阅读全文
摘要：
python类中有三种方法，常见的是实例方法，另外两种是staticmethod装饰的静态方法，和classmethod装饰的类方法。 1、对比 流畅的python里，用一个例子进行了对比： （1）两个方法都不依赖于实例，类可以直接调用； （2）classmethod中，第一个参数为相应的类；sta 阅读全文