摘要：
ROIs Pooling顾名思义，是pooling层的一种，而且是针对ROIs的pooling； 整个 ROI 的过程，就是将这些 proposal 抠出来的过程，得到大小统一的 feature map。 什么是ROI呢？（https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH 阅读全文
摘要：
Relation Networks for Object Detection笔记 写在前面：关于这篇论文的背景知识，请参考我前面的两篇随笔（《关于目标检测》和《关于注意力机制》） 摘要： 所有最先进的物体检测系统仍然依赖于单独识别物体实例, 在学习过程中并没有利用它们的关系。（背景） 这个工作提出了 阅读全文
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深度学习做NLP的方法，基本上都是先将句子分词，然后每个词转化为对应的词向量序列。(https://kexue.fm/archives/4765) 第一个思路是RNN层，递归进行，但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息，因为它本质是一个马尔科夫决策过程。 第二个思路是CNN层，其实CNN的方案也是 阅读全文
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NO1.目标检测 （分类+定位） 目标检测（Object Detection）是图像分类的延伸，除了分类任务，还要给定多个检测目标的坐标位置。 NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法，然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN， 阅读全文
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NO.1卷积神经网络基本概念 CNN是第一个被成功训练的多层深度神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。最初是为识别二维图像而设计的多层感知器，局部连接和权值共享网络结构 类似于生物神经网络。 卷积神经网络的权值共享（weight sharing）的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了 阅读全文
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同配性（ Assortativity）, 用作考察 度值相近的 节点是否倾向于互相连接。如果总体上度大的节点倾向于连接度大的节点，那么就称 网络的度正相关的，或者成网络是 同配的；如果总体上度大的节点倾向于连接度小的节点，那么就称网络的度负相关的，或者成网络是 异配的。 同配系数（Assortati 阅读全文
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ICA又称盲源分离(Blind source separation, BSS) 它假设观察到的随机信号x服从模型，其中s为未知源信号，其分量相互独立，A为一未知混合矩阵。 ICA的目的是通过且仅通过观察x来估计混合矩阵A以及源信号s。 大多数ICA的算法需要进行“数据预处理”（data prepro 阅读全文
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1 #计算相似度 2 3 #欧式距离 4 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b) 5 # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum()) 6 # print('similirity:',similirity) 7 8 #余弦相似度 9 # def cos... 阅读全文
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1 #曲线拟合 2 fig = plt.figure() 3 ax = fig.add_subplot(111)#将画布分割成1行1列，图像画在从左到右从上到下的第1块 4 5 ax.plot(Num,a,label=u'A',color='m',linestyle='',marker='.') 6 阅读全文
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1 #批量对文件夹下的'.mat'进行处理 2 3 def file_name(file_dir,suff): 4 L=[] 5 for root, dirs, files in os.walk(file_dir): 6 for file in files: 7 if os.path.splitext(file)[1] == suff: 8 ... 阅读全文