随笔分类 - 自我练习
摘要:【GiantPandaCV导读】Single Path One Shot(SPOS)是旷视和清华、港科大联合的工作。与之前的工作不同,SPOS可以直接在大型数据集ImageNet上搜索,并且文章还提出了一种缓和权重共享的NAS的解耦策略,让模型能有更好的排序一致性。 代码:https://githu
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摘要:【GiantPandaCV】DARTS将离散的搜索空间松弛,从而可以用梯度的方式进行优化,从而求解神经网络搜索问题。本文首发于GiantPandaCV,未经允许,不得转载。 1. 简介 此论文之前的NAS大部分都是使用强化学习或者进化算法等在离散的搜索空间中找到最优的网络结构。而DARTS的出现,开
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摘要:【导语】:在深度强化学习第四篇中,讲了Policy Gradient的理论。通过最终推导得到的公式,本文用PyTorch简单实现以下,并且尽可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代码参考了LeeDeepRl-Notes中的实现。 1. 复习 \[ \theta \leftarro
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摘要:翻译:http://colah.github.io/notes/taste/ 科研敏感性就是在你众多研究方向上,找到具有研究价值的、可行性高的研究方向。如果盲目尝试各个研究方向,每个方向上的想法可能会耗费几个月时间才能得到反馈,即是否有价值、可行性如何等信息。 不推荐你情执取研究一些你觉得并不有趣的
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摘要:【DataWhale打卡】第一天:学习周博磊讲的强化学习结合《深入理解AutoML和AutoDL》这本书中的强化学习的章节总结了基础部分。 参考资料:https://github.com/zhoubolei/introRL 先导课程:线性代数、概率论、机器学习/数据挖掘/深度学习/模式识别 编程基础
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摘要:【GiantPandaCV导语】本文主要介绍最最最基础的tikz命令和一些绘制CNN时需要的基础的LaTeX知识,希望能在尽可能短的时间内学会并实现使用tikz这个LaTeX工具包来绘制卷积神经网络示意图。 之前看到tikz可以画出这种图,感觉特别专业,所以萌发出了解一下tikz的想法。 1. ov
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摘要:【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库,主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点,所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键点,是一个很简单基础的项目,代码量很小,可供新手学习。 1. 数据来源 数据集:数据来源自小武,
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摘要:前言:笔者尝试过配置远程连接服务器,配置过pycharm和vscode, pycharm配置最后还是有一点问题,没有办法同步到服务器,不知道具体哪里有问题,另外感觉pycharm很占内存,而且indexing的过程有点烦,所以摸索着转战vscode, vscode没有让人失望,有sftp和remot
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摘要:本文解读内容是IBN Net, 笔者最初是在很多行人重识别的库中频繁遇到比如ResNet ibn这样的模型,所以产生了阅读并研究这篇文章的兴趣,文章全称是: 《Two at Once: Enhancing Learning and Generalization Capacities via IBN
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摘要:《为什么精英都是时间控》读书总结 motivation 软件配置老师孙老师在课上看到大家精神不振,于是提到了一本书,《为什么精英都是时间控》。燃起了我对这本书最初的欲望。另外,在前两天看了看angle_kitty大神写的博客,微信公众号,感觉到在同样的时间内为什么我做的东西这么少,而别人可以完成更多
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摘要:Qt5.2+Opencv2.4.9的安装与配置 安装环境 Win10系统 Qt5.2.0 Opencv2.4.9 1. 安装Qt5.2.0 安装在D:\Qt\5.2.0文件夹(记为A文件夹) Qt下载地址: http://download.qt project.org/official_releas
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摘要:Android代码示例 [TOC] OptionsMenu 全体文件: ImageButton CheckBox & RadioButton checkBox RadioButton Context Menu快捷菜单 Key Event ListView Demo Sub menu 子菜单 Acti
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摘要:算法设计与分析课程的时间空间复杂度: 总结 | 算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 说明 | | : : | : : | : : | : : | | Hanoi | | | 递归使用 | | 会场安排问题 | | |
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摘要:[TOC] Android实验参考目录 1. "Android生命周期" 2. "UI设计 Android计算器" 3. "Android UI ListView用法" 4. "Intent组件通信" 5. "线程的使用 计时器" 6. "数据的存储与访问sqlite" 常用知识点总结 服务绑定bi
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摘要:解决 Faster R CNN 图片中框不在一张图片上显示的问题 [TOC] 发现问题 在使用demo.py的时候,选取测试用的图片,放到demo,然后修改demo.py中对应的图片名称,然后进行测试: 发现 :图片中被框出来的部分并没有完全到一张图片上去,经过多张图片的测试,可以发现,并不是一张图
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摘要:YOLO配置文件理解 "转载自" darknet对应代码 找到cfg文件解析的代码,选择detector demo 作为入口 darknet.c文件 main 函数开始 Detector.c文件 run_detector函数 parse_net_options函数 learning_rate为初始学
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摘要:pytorch CycleGAN and pix2pix [TOC] 环境要求 Linux(ubuntu 16.04) python3.5 Nvidia GPU 1080 Cuda8.0 Cudnn6.0 pytorch "搭建比较简单,看这个博客" 安装 Install PyTorch 0.4,
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摘要:Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection关键点检测 " " " " Github地址: "Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection(迁移
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摘要:论文 查询接受率的网站:https://www.openresearch.org/wiki/Main_Page LaTeX 图片转代码!! 点这里mathF https://web.baimiaoapp.com/image-to-latex 目标检测标注原则 https://www.cnblogs.
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摘要:Faster rcnn 在Linux下的配置方法 感谢@邓学长 建立过程: (下载库的时候要按照库readme 进行操作) opencv 的包下载安装, "安装教程" 用git命令将这个库下载到本地 "faster rcnn" 在py3.5下安装 安装anaconda(可以考虑改一下源,下载比较快,
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