01 2019 档案
摘要：https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。 2、conda常用的命令。 1）conda list 查看安装了哪
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摘要：Solution: 到/usr/lib下ll一下，有两个文件： libcrypto.so libcrypto.so.1.0.0 正常。怎么大小一样？后者应该是个link才对。 怎么办？直接把后者删除。然后错误消失。 如果删除提示没有怎么办？那使用ln再产生一个链接就是。
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摘要：https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52649178 https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52649178 https://blog.csdn.net/u010417185/a
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摘要：caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 第一种方法：将原来的prototxt
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摘要：原文https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/75425740 原文https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/75425740 原文https://blog.csdn.net/u01107
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摘要：Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。 两类模型有一些方法是相同的： model.summary()：打印出模型概况，它实际调用的是keras.utils.print_summary mod
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摘要：In case it's still relevant for someone, I encountered this issue when trying to run Keras/Tensorflow for the second time, after a first run was abort
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摘要：import pandas pandas.read_json("mobilenet_tech_0.11_predict.log").to_csv("mobilenet_tech_0.11_predict.log.csv") # to_excel()可以转excel
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摘要：维纳滤波是美国应用数学家诺伯特·维纳（Norbert Wiener）在二十世纪四十年代提出的一种滤波器，并在1949年出版[1]. 维纳滤波器（Wiener filter）是由数学家维纳（Norbert Wiener）提出的一种以最小平方为最优准则的线性滤波器。在一定的约束条件下，其输出与一给定函数
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摘要：参考文献： 1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html 2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall） http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102
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摘要：来源 https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/80639732 Date: 2018.5.28 1、块效应： （1）概念： 主要是由视频图像
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摘要：1、图像金字塔 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才
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摘要：一、为什么要写Makefile 首先要确定我们的目标，Makefile是用来干嘛的？ 曾经很长时间我都是在从事Windows环境下的开发，所以根本不知道Makefile是个什么东西。因为早已经习惯了使用VS、Eclipse等等优秀的IDE做开发，只要点一个按钮，程序就可以运行啦。但是进入公司以后，从
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摘要：1.CMake编译原理 CMake是一种跨平台编译工具，比make更为高级，使用起来要方便得多。CMake主要是编写CMakeLists.txt文件，然后用cmake命令将CMakeLists.txt文件转化为make所需要的makefile文件，最后用make命令编译源码生成可执行程序或共享库（s
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摘要：正确的方法是： 在命令行中输入 rename 's/\.JPG/.jpg/' *.JPG 【注意】 在单引号中的最后一个'/'符号不能少！ 意思是：把当前文件夹下的所有 .JPG文件 替换为 .jpg文件。 【此外】在rename的帮助说明中 (输入 man rename) 给出了一个小实例 ren
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摘要：In information technology, vanilla (pronounced vah-NIHL-uh ) is an adjective meaning plain or basic. The unfeatured version of a product is sometimes
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/get_set/article/details/51276609 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/get_set/article/det
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摘要：1、简介在统计学中，肯德尔相关系数是以Maurice Kendall命名的，并经常用希腊字母τ（tau）表示其值。肯德尔相关系数是一个用来测量两个随机变量相关性的统计值。一个肯德尔检验是一个无参数假设检验，它使用计算而得的相关系数去检验两个随机变量的统计依赖性。肯德尔相关系数的取值范围在-1到1之间
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摘要：图像质量评估函数的分类曾是一个比较有争议的话题，在2l世纪以前曾经有过 比较多的讨论。但是随着研究的深入和技术的广泛应用，研究人员对于图像质量 评估函数的分类有了统一的认识，即从实际应用中参考信息供给的角度，将图像质量 评估函数分为以下三种方式： ·全信息评估(full reference) ·盲信
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摘要：4.1 管理conda Conda既是包管理器，也是环境管理器。一个包管理器可以帮助你找到和安装软件包。使用几个命令，您可以设置一个完全独立的环境来运行不同版本的Python，然后继续在您的正常环境中运行您常用的Python版本。这就是像conda这样的环境管理工具的力量。 提示：无论您是使用Lin
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78000961 1. whereis+文件名 用于程序名的搜索，搜索结果只限于二进制文件（参数-b）、man说明文件（参数-m）和源代码文件（参数-s），如果省略
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摘要：问题： dotnet: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.18' not found (required by dotnet)dotnet: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.5
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 1、简介 在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名，并经常用希腊字母ρ（rho）表示其值。斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性，其中变量间的相关
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32480810 TLDR (or the take away) 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation (MLE，最大似然估计) 贝叶斯学派 - Bayesian - Maxim
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摘要：checkout the build.gradle from module:app. It turns out that there's a such config: when I commented all out, everything worked fine.
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摘要：ninja连接： https://ninja-build.org/ https://github.com/ninja-build/ninja 下载安装包： https://github.com/ninja-build/ninja/releases github的安装指导打开HACKING.md： h
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摘要：在从ADT转移到AndroidStudio下开发，必然会遇到Gradle脚本打包的问题.看懂一个脚本最基本的前提就是了解它的语法，我在转移开发环境的过程中，也开始接触学习Gradle，在此做了一些总结，方便自己查阅. Gradle为何物 第一次接着Gradle，对它做了大致的了解。按照网上普遍的说法
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摘要：进一步调试的方法： 在Android studio下方打开terminal，然后：
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摘要：工作中经常会使用一些颜色空间，最主要的就是使用RGB空间和YUV空间，把两空间的一些知识记录在此。 1. 什么是RGB？RGB是红绿蓝三原色的意思，R=Red、G=Green、B=Blue。2.什么是YUV/YCbCr/YPbPr？亮度信号经常被称作Y，色度信号是由两个互相独立的信号组成。视颜色系统
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摘要：在Android studio中，导入Android的项目后，容易出现项目文件的中文乱码，中文无法正常显示，变成了一些格子问号之类的，导致无法查看中文的注释，下面来看看导入项目和解决乱码问题的步骤： 在Android studio中，导入Android的项目后，容易出现项目文件的中文乱码，中文无法正
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摘要：在R.layout.test文件时，总是找不到您想要的文件，可是它明明就在layout文件下面，而且在R.Java中也已经生成了，那么找不到的原因就是你导入了Android.R的包，这样你永远找不到你想要是，你应该导入自己项目的R文件。如图： （你应该导入下面的，但是往往坑爹的android.R在上
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摘要：相信很多人在用Eclipse的时候，很习惯的都会把Content Assist设置成.abcd...z，这样每次敲代码的时候都会有自动提示，写起代码来很方便。具体设置如图： 相信很多人在用Eclipse的时候，很习惯的都会把Content Assist设置成.abcd...z，这样每次敲代码的时候都
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摘要：com.firebaseui:firebase-ui-firestore:3.1.0 depends on android.arch.lifecycle:extensions:1.0.0-beta1. Switching to version 3.2.2 fixes the issue by usi
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摘要：Go to Tools > AVD Manager > Virtual device configuration > Show advanced settings > Boot option > Cool boot Then run again your project with that AVD.
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摘要：运行刚搭建好的Android环境时会报这种错误： 运行刚搭建好的Android环境时会报这种错误： 运行刚搭建好的Android环境时会报这种错误： 运行刚搭建好的Android环境时会报这种错误： AVD Nexus_5X_API_P is already running. If that is
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摘要：Apparently, this is intended behavior: Apparently, this is intended behavior: Apparently, this is intended behavior: com.firebaseui:firebase-ui-firest
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摘要：当我们在配置 Android Studio 的时候，下面的一些配置或许有一些帮助。 原文 liukun.engineer 前面的话 Android Studio 提供了一个非常方便的功能帮助我们导入或者导出设置。因此我们在安装一个新的Android Studio 的时候通常会导入一个之前的设置。但是
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摘要：一、adb问题常用解决方法 一、adb问题常用解决方法 一、adb问题常用解决方法 一、adb问题常用解决方法 若是模拟器启动正常，但是adb检测不到模拟器，我们给他一套不解释连招，下面教大家几招基础拳法。 1.基础拳法一：循环自动检测 下图那个小按钮，点它，狠狠的点它，然后点运行，看能不能检测的到
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摘要：七 测试网络 模型测试包含于test.py文件，Detector类的image_detector()函数用于检测目标。 1、类初始化函数 2、draw_result()函数 在原始图像上绘制边界框，并添加一些附件信息，如目标类别，置信度。 3、detect()函数 detect()函数用来对图像进行
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摘要：五 读取数据pascal_voc.py文件解析 我们在YOLENet类中定义了两个占位符，一个是输入图片占位符，一个是图片对应的标签占位符，如下： 而pascal_voc.py文件的目的就是为了准备数据，赋值给占位符。在pascal_voc.py文件中定义了一个pascal_voc，该类包含了类初始
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摘要：原文：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9534063.html yolo源码来源于网址：https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 在讲解源码之前，我们需要做一些准备工作： 根据自己的需求修改配置文件yolo/config.p
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摘要：tf.transpose函数中文意思是转置，对于低维度的转置问题，很简单，不想讨论，直接转置就好（大家看下面文档，一看就懂）。 本文主要讨论高维度的情况： 为了形象理解高维情况，这里以矩阵组合举例： 先定义下： 2 x （3*4）表示2个3*4的矩阵，（其实，它是个3维张量）。 x = [[[1,2
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摘要：主要通过whl方式进行配置。 1.1 Whl文件下载地址： https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 注意：必须安装numpy-mkl，替代原有的numpy，安装时会自动卸载原版本。 共下载三个文件： numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37
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摘要：准确地说，RAISR并不是用来压缩图像的，而是用来upsample图像的。 众所周知，图片缩小到半分辨率后，在拉回原大小，会出现强烈的锯齿。从80年代开始就有很多super sampling的方法，要么从多张低分辨率的图构建出高分辨率，要么从单张“猜测”出高分辨率。本质上其实都是针对边缘搞事情。从锯
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摘要：作者：冬瓜哥链接：https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 显卡/GPU是具体干活的芯片，其从host端拿命令和数据。显卡驱动，分内核态和用户态两部分
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摘要：一、由于实验室大家使用的CUDA、CUdnn不同，所以需要在同一台服务器安装多个版本，而且要不引起冲突，方法如下： 1、一般来说CUDA安装在 /usr/local 目录下（当然你可以通过“echo $PATH”命令查询你的CUDA安装目录，一般来说CUDA的文件路径都会被写入到系统环境），如下图
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摘要：样本不平衡问题 样本不平衡问题 样本不平衡问题 样本不平衡问题 如在二分类中正负样本比例存在较大差距，导致模型的预测偏向某一类别。如果正样本占据1%，而负样本占据99%，那么模型只需要对所有样本输出预测为负样本，那么模型轻松可以达到99%的正确率。一般此时需使用其他度量标准来判断模型性能。比如召回率
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摘要：光流分为稠密光流和稀疏光流 光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往
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摘要：修改文件名可以用mv命令来实现 mv filename1 filename2 1 但如果批量修改还是使用rename命令更为方便 现在我们有a b c d 四个文件 增加后缀 rename 's/$/\.txt/' * 1 a.txt b.txt c.txt d.txt 修改后缀 rename 's
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摘要：推断（Inference），就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去。 精心调整权值之后的神经网络基本上就是个笨重、巨大的数据库。为了充分利用训练的结果，完成现实社会的任务，我们需要的是一个能够保留学习到的能力，还能迅速应用到前所未见的数据上的，响应迅速的系统。这就是推断，根据真实世界中的少
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摘要：原文 https://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/24836901 原文 https://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/24836901 原文 https://blog.csdn.net/luotuo4
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摘要：软件测试中可测性一般是指对系统的可控性、可观测性进行的评估，借以反映系统设计、实现对测试的友好程度和相应的测试成本。可测性在测试阶段会对系统的测试成本及关联产品代码的 Patch 次数产生重大影响。如何提高可测性成为软件生命周期特别是前期（设计阶段、coding 阶段）重要的一环。 本文带领大家探索
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摘要：一、常用命令1、进入某个盘 //进入d盘D://进入F盘F:这里我经常弄混，老是用cd命令，结果回回进不去。。Linux和windows果然不一样。 2、查看目录文件 //查看当前目录下的文件，类似于linux下的lsdir如果是需要查看隐藏文件的或者更多操作的话，可以使用dir /?来查看其它用法
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摘要：https://blog.csdn.net/l_mloveforever/article/details/79513681 https://blog.csdn.net/l_mloveforever/article/details/79513681 https://blog.csdn.net/l_ml
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明CSDN博客源地址！共同学习，一起进步~ https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/20413773 该篇文章主要是关于C++\C语言最基础的main函数的参数知识,是学习C++或C语言都必备的知识点.不知
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摘要：特殊注释：1、 TODO表示需要实现，但目前还未实现的功能2 、XXX勉强可以工作，但是性能差等原因3 、FIXME代码是错误的，不能工作，需要修复TODO: + 说明：如果代码中有该标识，说明在标识处有功能代码待编写，待实现的功能在说明中会简略说明。FIXME: + 说明：如果代码中有该标识，说明
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摘要：https://blog.csdn.net/fhl812432059/article/details/51745226 https://blog.csdn.net/fhl812432059/article/details/51745226 https://blog.csdn.net/fhl81243
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摘要：https://blog.csdn.net/sunboy_2050/article/details/5666887 https://blog.csdn.net/sunboy_2050/article/details/5666887 https://blog.csdn.net/sunboy_2050/
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摘要：l 定义一个消息（message）类型 l 标量值类型 l Optional 的字段及默认值 l 枚举 l 使用其他消息类型 l 嵌套类型 l 更新一个消息类型 l 扩展 l 包（package） l 定义服务（service） l 选项（option） l 生成访问类 本指南描述了怎样使用prot
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摘要：https://blog.csdn.net/u012897374/article/details/79199336 https://blog.csdn.net/u012897374/article/details/79199336 https://blog.csdn.net/u012897374/a
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摘要：原文地址 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/71379555 原文地址 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/71379555 原文地址 https://blog.csdn.n
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摘要：【安装相关软件和库】 1.安装CMAKE：这里使用apt-get来安装; CMAKE 是一个跨平台编译工具，能够输出各种makefile,和project 文件，指导编译器编译，对CMAKE具体的可以自行搜索，这里推荐一个链接： http://www.cnblogs.com/lyq105/archi
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摘要：解决方案： the cause is the google tests is looking for the generic regex.h but cmake used the regex.h from boost. and boost is not linked. I'm not sure ho
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摘要：前言 前言 前言 前言 之前一直用的opencv 好好的，今天安装了anaconda之后，python中的opencv不能用了，即便是拷贝cv2.so之后也是不能用，问题如下： 根本原因 安装anaconda之后，很多默认的编译器都变成了anaconda自带的了，比如python和gcc等。那么系统
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摘要：1. 查看Linux操作系统信息： 2. 设置ls显示的文件夹的颜色（将下面这条目录加在 .bashrc 文件最后）： 3. 在远程服务器X Server上显示图形界面： 4. 强制转换图像大小 5. 查看图像信息 6. 查看物理CPU的个数 7. 查看逻辑CPU的个数 8. 查看一个物理CPU是几
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摘要：3. Fast-R-CNN 基于R-CNN和SPP-Net思想，RBG提出了Fast-R-CNN算法。如果选用VGG16网络进行特征提取，在训练阶段，Fast-R-CNN的速度相比RCNN和SPP-Net可以分别提升9倍和3倍；在测试阶段，Fast-R-CNN的速度相比RCNN和SPP-Net可以分
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摘要：4. Faster-R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 在之前介绍的Fast-R-CNN中，第一步需要先使用Selective Search方法提取图像中的proposals。基于CPU实现的
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摘要：2. SPP-Net : Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition） 传统CNN和SPP-Net流程对比如下图所示（引自http://www.image-net.org/challeng
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摘要：1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective sea
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摘要：问题描述在windows平台上，本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件，加载模型进行前向测试的时候，发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢，打算用opencv的resize做替换，因此更改了输入图片到模型中的预处理过程，使用caffe.io.Tran
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摘要：Step 1 使用训练好的模型检测图片： build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt /home/daisida/ssd/models/VGGNet/VOC0712/SSD_3
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摘要：之前用deploy.prototxt 还原train_val.prototxt过程中，遇到了坑，所以打算总结一下 本人以熟悉的LeNet网络结构为例子 不同点主要在一前一后，相同点都在中间 train_val.prototxt 中的开头 看这个名字也知道，里面定义的是训练和验证时候的网络，所以在开始
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摘要：版权声明：欢迎与我交流讨论，若要转载请注明出处~ https://blog.csdn.net/sinat_36053757/article/details/70946263 版权声明：欢迎与我交流讨论，若要转载请注明出处~ https://blog.csdn.net/sinat_36053757/a
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摘要：文件权限问题。 chown或者chmod即可 另外注意lmdb文件的权限
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摘要：https://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/73527857 https://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/73527857 https://blog.csdn.net/ZWX244
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摘要：Linux scp命令用于Linux之间复制文件和目录。 scp是 secure copy的缩写, scp是linux系统下基于ssh登陆进行安全的远程文件拷贝命令。 语法 简易写法: 参数说明： -1： 强制scp命令使用协议ssh1 -2： 强制scp命令使用协议ssh2 -4： 强制scp命令
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摘要：tar在linux上是常用的打包、压缩、加压缩工具，他的参数很多，折里仅仅列举常用的压缩与解压缩参数 tar在linux上是常用的打包、压缩、加压缩工具，他的参数很多，折里仅仅列举常用的压缩与解压缩参数 tar在linux上是常用的打包、压缩、加压缩工具，他的参数很多，折里仅仅列举常用的压缩与解压缩
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摘要：常用命令如下： Tmux是一个优秀的终端复用软件，类似GNU Screen，但来自于OpenBSD，采用BSD授权。使用它最直观的好处就是，通过一个终端登录远程主机并运行tmux后，在其中可以开启多个控制台而无需再“浪费”多余的终端来连接这台远程主机。是BSD实现的Screen替代品，相对于Scre
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摘要：这是由于GPU数量不匹配造成的，如果训练自己的数据，那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数，一块就是0，两块就是1，以此类推。 但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py，所以需要改此代码。相关配置训
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摘要：错误描述： 执行 python examples/ssd/ssd_pascal.py 报错： Cannot find snapshot in models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300 解决方案： 下载 https://github.com/conner99/VGGNet/b
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摘要：在运行ssd时遇到这个问题 实际是python接口的路径不对，使用echo $$PYTHONPATH 弹出当前python路径，发现是caffe自己的python接口，采用 export PYTHONPATH=/home/用户名/（当前要用的Python路径）/python即可， 最后可用echo
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摘要：caffe ssd 错误描述： AttributeError: 'module' object has no attribute 'LabelMap' SSD from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.p
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摘要：执行pip install 报错如下： 解决方案： Linux / macOS From your terminal, you can install the package for your user only, like this: OR You can use su or sudo from
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摘要：原文链接 https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/80269313 在Ubuntu中，升级了pip,再次使用pip 安装相关的python包的时候就出现以下错误 ImportError: cannot import name ma
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摘要：原文 https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/73628152 在用自己的数据训练基于caffe的SSD模型的时候，我们需要将图片数据转换成lmdb格式，用到的脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh（具体位置在$CAFF
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摘要：Error描述： 解决方案1： 解决方案2： I realized that there was an error with my CUDA installation, specifically with the cuBLAS library. You can check if yours has
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摘要：解决方案： Note: This solution is not just limited to codecommit but also for other Ubuntu gnults_handshake related issues. If you have AWS cli installed i
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摘要：I can push by clone project using ssh, but it doesn't work when I clone project with https. it shows message error as below. I can push by clone proje
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摘要：1：SSD更具体的框架如下： 1：SSD更具体的框架如下： 1：SSD更具体的框架如下： 1：SSD更具体的框架如下： 2： Prior Box 缩进在SSD中引入了Prior Box，实际上与anchor非常类似，就是一些目标的预选框，后续通过softmax分类+bounding box regr
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摘要：1、bin的含义 直方图中bin的含义：计算颜色直方图需要将颜色空间划分为若干小的颜色区间，即直方图的bin，通过计算颜色在每个小区间内德像素得到颜色直方图，bin越多，直方图对颜色的分辨率越强，但增加了计算机的负担。即（上图所分10个竖条区域，每个竖条区域称为一个bin） （2）简单来说直方图就是
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摘要：一、介绍 基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation），论文《Efficient Graph-Based Image Segmentation》，P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher，International Journal of C
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摘要：基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in D
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