10 2019 档案

摘要:SqueezeNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作 阅读全文
posted @ 2019-10-31 17:18 core! 阅读(951) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:mobilenet v1 论文解读 论文地址: 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考 模型结构: 类似于vgg这种堆叠的结构. 每一层的运算量 可以看到,运算量并不是与参数数量绝对成正比 ,当然整体趋势而言,参数量更少的模型会运算更 阅读全文
posted @ 2019-10-31 11:13 core! 阅读(1289) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:以[3,64,64]的input为例,假设我们要得到[4,64,64]的output.以3x3卷积核为例. 常规的卷及操作如下图所示: 参数量共计3 x 3 x 3 x 4 = 108. 深度可分离卷积可分为2个部分 depthwise convolution pointwise convoluti 阅读全文
posted @ 2019-10-29 17:24 core! 阅读(2802) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:通过https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch,结合论文https://arxiv.org/abs/1512.02325来理解ssd. ssd由三部分组成: base extra predict base原论文里用的是vgg16去掉全连接层. base + ex 阅读全文
posted @ 2019-10-29 14:25 core! 阅读(7109) 评论(3) 推荐(8) 编辑
摘要:https://github.com/judasn/Linux Tutorial/blob/master/markdown file/SSR Client Ubuntu.md https://github.com/qingshuisiyuan/electron ssr backup/blob/mas 阅读全文
posted @ 2019-10-25 16:46 core! 阅读(585) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:torch和torchvision版本匹配查询 https://github.com/pytorch/vision#installation 查看torch支持的cuda版本 >>> import torchvision >>> torchvision.__version__ '0.10.0+cu1 阅读全文
posted @ 2019-10-24 13:47 core! 阅读(541) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:没有经过校准的camera拍摄的图片是有畸变的.如下图: 而我们希望得到的图片是这样的 ros中提供了一个程序camera_calibration帮助我们去做校准. 具体怎么校准参考 首先是安装ros kinetic uvc camera,运行就可以产生 /image_raw /camera_inf 阅读全文
posted @ 2019-10-22 14:48 core! 阅读(869) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50958855 阅读全文
posted @ 2019-10-21 18:31 core! 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:形态变换 在 "opencv之膨胀与腐蚀" 中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morph 阅读全文
posted @ 2019-10-15 14:07 core! 阅读(852) 评论(1) 推荐(4) 编辑
摘要:腐蚀和膨胀 Erosion/Dilation erosion/dilation,用白话说,就是让图像亮的区域收缩和扩张. 原理 我们定义一个卷积核矩阵.这个矩阵可以是任何形状的,但通常而言,是矩形或者圆形的.同时要定义一个锚点位置. 用这个卷积核矩阵挨个地划过原始图像矩阵,同时更改锚点位置的像素值. 阅读全文
posted @ 2019-10-14 16:52 core! 阅读(5585) 评论(1) 推荐(6) 编辑
摘要:我们经常会有对图像边缘做扩展的需求.比如 希望卷积后得到的矩阵大小不变 希望改变图像大小,但是不改变宽高比 opencv实现 opencv中使用copyMakeBorder()来完成这一功能 "api" src是原图像矩阵 dst是新图像矩阵 top/bottom/left/right是边界扩展的大 阅读全文
posted @ 2019-10-09 18:13 core! 阅读(2250) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:局域网内扫描所有ip 扫描所有192.168.10网段的ip nmap -sS 192.168.10.0/24 cat /proc/net/arp conda&&pip设置国内源 https://blog.csdn.net/bornfree5511/article/details/106691526 阅读全文
posted @ 2019-10-09 15:48 core! 阅读(405) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:服务器上安装dnndk dnndk工具要求cuda9.0+cudnn7.0.5 xlinx板子推导yolov3 1. 训练出yolov3.weights 2. 把yolov3.cfg/yolov3.weights放到0_model_darknet 3. bash 0_convert.sh 这一步会生 阅读全文
posted @ 2019-10-08 16:57 core! 阅读(522) 评论(6) 推荐(0) 编辑
摘要:霍夫变换不仅可以找出图片中的直线,也可以找出圆,椭圆,三角形等等,只要你能定义出直线方程,圆形的方程等等. 不得不说,现在网上的各种博客质量真的不行,网上一堆文章,乱TM瞎写,误人子弟.本身自己就没有理解的很清楚,又不去读算法实现的源码,写的云山雾罩的,越看越懵逼. 霍夫变换本身的思路是很简明的. 阅读全文
posted @ 2019-10-01 21:41 core! 阅读(1727) 评论(2) 推荐(4) 编辑

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