不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。——荀子

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2020年5月28日

摘要: 普通卷积 输入卷积:Win * Hin * Cin卷积核:k * k 输出卷积:Wout * Hout * Cout 参数量:(即卷积核的参数)k * k * Cin * Cout或者:(k * k * Cin + 1) * Cout (包括偏置bias)计算量:k * k * Cin * Wout 阅读全文
posted @ 2020-05-28 10:43 hejunlin 阅读(7406) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月25日

摘要: 1. 感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是,特征图上的一个点对应输入图上的区域。 感受野有什么用呢? 一般task要求感受野越大越好,如图像分类中 阅读全文
posted @ 2020-05-25 18:25 hejunlin 阅读(1255) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月14日

摘要: import os import sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random # https://www.jianshu.com/p/c31b08179655 def load_data(path="dat 阅读全文
posted @ 2020-05-14 11:16 hejunlin 阅读(718) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月3日

摘要: import os import sys import numpy as np import numpy # def conv_(img, conv_filter, stride = 1): """ img: wxh 二维图像 conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3) """ 阅读全文
posted @ 2020-05-03 20:59 hejunlin 阅读(449) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月13日

摘要: 快排的核心是partition函数。主要思路是,随机找一个值,然后遍历数组,大于该值的放在该值的右边,小于该值的放在该值的左侧。 algorithm quicksort(A, lo, hi) is if lo < hi then p := partition(A, lo, hi) quicksort 阅读全文
posted @ 2020-03-13 11:23 hejunlin 阅读(477) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月22日

摘要: hrnet相关的两篇文章 CVPR2019 Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High-Resolution Representations for Labeling Pixels and R 阅读全文
posted @ 2019-11-22 18:09 hejunlin 阅读(7536) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月20日

摘要: 在服务器上初始化git仓库 cd mkdir gitrepo cd gitrepo git init --bare runoob.git 本地 若是已经有git项目了,直接添加一个仓库地址就行了 git remote add remote_git xxx@remotegpu.net:/home/xx 阅读全文
posted @ 2019-11-20 15:42 hejunlin 阅读(769) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年5月19日

摘要: 1. 光标移动 移动光标最常用的就是方向键,但是方向键每次只能把光标移动一个位置,可以说是一种相对低效的方式。下面介绍针对单词、行、代码块、整个文档等多种光标移动方式。 1.1 针对单词的移动 将光标移动到整个单词前: Ctrl + ← # Windows Option + ← # Mac OS 将 阅读全文
posted @ 2019-05-19 23:33 hejunlin 阅读(932) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 在终端中输入如下命令,打开VS Code界面。 code 在终端中输入如下命令,打印出 VS Code 命令行所支持的所有参数。 在终端中输入如下命令,打印出 VS Code 命令行所支持的所有参数。 在 code 命令后加上文件或者文件夹的地址,这样VS Code 就会在一个新窗口中打开这个文件或 阅读全文
posted @ 2019-05-19 23:28 hejunlin 阅读(9400) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月26日

摘要: 本文提出了一个有效且快速的目标检测器,该目标检测器得速度可以达到200+fps,在Pascal VOC-2007上的mAP比Tiny-Yolo-v2高出14。 本文从以下三个方面对网络进行改进。 网络结构 Network architecture 损失函数 Loss function 训练数据 Tr 阅读全文
posted @ 2019-02-26 20:20 hejunlin 阅读(718) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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