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2020年4月4日
ubuntu更换清华镜像源
摘要: No.1 you must use root user ` sudo s ` No.2 store your source.list ` cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak ` No.3 replace your source lis
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posted @ 2020-04-04 18:57 博博的Blog
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conda(windows ubuntu都含有)环境下切换清华镜像源
摘要: 首先在终端中输入指令: 在终端中依次输入以下指令: 最后,再次输入 查看是否成功
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posted @ 2020-04-04 16:29 博博的Blog
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2020年2月13日
static的作用总结
摘要: 1、全局静态变量 全局变量前加上关键字static,全局变量就定义成一个全局静态变量.,全局静态变量存储在静态存储区,在整个程序运行期间一直存在。全局静态变量在 程序运行之前 就存在。 初始化:未经初始化的全局静态变量会被自动初始化为0(自动对象的值是任意的,除非他被显式初始化)。 作用域:全局静态
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posted @ 2020-02-13 14:53 博博的Blog
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2019年12月29日
Mask RCNN
摘要: 先看效果 仅仅用了 50张 训练照片,训练了 1000步 之后进行测试,发现效果好得令人称奇。 之前用YOLO训练很难收敛。(虽然two stage方法精度更高,这种比较虽然有些不合理) Mask RCNN沿用了Faster RCNN的思想,特征提取采用ResNet FPN的架构,另外多加了一个Ma
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posted @ 2019-12-29 16:11 博博的Blog
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2019年12月27日
DeepSort
摘要: 目标跟踪任务的难度和复杂度要比分类和目标检测高不少,具有更大的挑战性。 目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking by Detection(检测加跟踪,使效果更稳定)策略,即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略,上面的视频是DeepSORT对人群进行跟踪的结果,
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posted @ 2019-12-27 08:52 博博的Blog
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2019年12月21日
目标跟踪综述(主要是深度学习)
摘要: 摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理。 经典的目标跟踪方法 目前跟踪算法可以被分为产生式(generative model)和判别式(discriminative model)两大类别。 产生式方法运用
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posted @ 2019-12-21 11:54 博博的Blog
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2019年12月12日
OpenCV实现"你的名字"滤镜
摘要: 这是一个比较有意思的demo,用到了播送融合,具体效果见下图: 文件结构如图所示 主程序代码 其他包含的库文件放到我的链接:https://i beta.cnblogs.com/files
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posted @ 2019-12-12 08:56 博博的Blog
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2019年11月23日
.ckpt文件与.pb文件
摘要: .ckpt文件是旧版本的输出 ,相当于现在的.ckpt data checkpoint文件仅用于告知某些TF函数,这是最新的检查点文件。 .ckpt meta 包含元图,即计算图的结构,没有变量的值(基本上可以在tensorboard / graph中看到)。 .ckpt index是内部需要的某种
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posted @ 2019-11-23 10:00 博博的Blog
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2019年11月22日
VGG梳理
摘要: 创新点(小卷积核、小池化核、层数更深、全连接变卷积) 对AlexNet改进,在第一个卷积层中使用了更小的卷积核和卷积stride 多尺度(训练和测试时,采用图片的不同尺度(当然是按各向同性缩放的最小边划定标准)) 层数深 测试阶段,将三个全连接变为三个卷积层,以适应任何大小的图片输入(最后那里是sc
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posted @ 2019-11-22 00:34 博博的Blog
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2019年11月21日
AlexNet梳理
摘要: 创新点 成功的使用relu函数替代了sigmoid函数,解决了使用sigmoid的梯度消散问题 成功的在全连接层使用dropout 成功的使用重叠最大池化 提出了LRN 利用GPU进行运算 数据增强256×256裁224×224并flip,RGB的PCA处理 relu函数的优点 增加非线性 增加网络
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posted @ 2019-11-21 20:32 博博的Blog
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