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摘要: 236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree 题目 Given a binary tree, find the lowest common ancestor (LCA) of two given nodes in the tree. According t 阅读全文
posted @ 2018-04-26 17:33 ranjiewen 阅读(201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow模型保存和提取方法 TensorFlow模型保存和提取方法 1. tensorflow实现 卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化) # 卷积网络的训练数据为MNIST(28*28灰度单色图像) import tensorflow as tf imp 阅读全文
posted @ 2018-04-25 19:34 ranjiewen 阅读(2531) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: - 最好的方法是官网说明: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows - 驱动的版本,参考:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html Google 阅读全文
posted @ 2018-04-24 19:21 ranjiewen 阅读(15493) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如何评价 Face++ 旷视科技最新的论文 Light-Head R-CNN ? 如何评价 Face++ 旷视科技最新的论文 Light-Head R-CNN ? 作者:mileistone链接:https://www.zhihu.com/question/68483928/answer/30668 阅读全文
posted @ 2018-04-22 21:22 ranjiewen 阅读(480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 清华大学与微软研究院合作,提出了一种新的架构 FCIS,是首个用于图像实例分割任务的全卷积、端到端的解决方案,该架构在 COCO 2016 图像分割竞赛中获得了第一名。论文现被 CVPR 2017 作为 spotlight paper 接收,代码也已开源:https://github.com/msr 阅读全文
posted @ 2018-04-22 20:08 ranjiewen 阅读(3049) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载:Semantic Segmentation -- (DeepLabv3)Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation论文解 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Ima 阅读全文
posted @ 2018-04-20 15:49 ranjiewen 阅读(2857) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 尊重作者,转载网址。 ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。实验显示,在检测测任务中将 ROI Pooling 替换为 ROI Align 可以提升检测模 阅读全文
posted @ 2018-04-17 20:09 ranjiewen 阅读(10189) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 转载: http://write.blog.csdn.net/postedit 在上一篇文章中,介绍了以region+proposal来检测的框架,这一系列速度和精度不断提高,但是还是无法达到实时。存在的主要问题为:速度不够快,主要原因是proposal比较多,特征进行分类的时候,相同区域的特征计算 阅读全文
posted @ 2018-04-16 16:25 ranjiewen 阅读(988) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在项目中用到了迭代最小二乘法的方法,几次被专业人问这个学术名词或者算法叫什么?都傻眼 RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的 阅读全文
posted @ 2018-04-16 15:27 ranjiewen 阅读(906) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 97. Interleaving String 题目 解析 "LeetCode(97) Interleaving String" 状态cache[i][j]表示,s1的前i个字符和s2的前j个字符是否能交叉构成s3的前i+j个字符 初始化: cache[0][0] = True 因为两个空字符串可以 阅读全文
posted @ 2018-04-14 21:52 ranjiewen 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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