摘要：
1.官网下载 https://dashboard.ngrok.com/ 2.linux 系统解压 3.授权 4. 后台运行 nohup ./ngrok tcp 22 & 5.根据官网的隧道登陆即可 6.ps -aux 查看所有进程，找到ngrok进程杀死就可断开 阅读全文
摘要：
DSS:Deeply Supervised Salient Object Detection with Short Connections Amulet:Amulet: Aggregating Multi-level Convolutional Features for Salient Object 阅读全文
摘要：
已知要删除元素的位置（索引）可以使用del或pop删除元素。 已知要删除元素的值可以使用remove删除元素。 要删除list所有元素可以使用clear清空list。 a = [i for i in range(10)] print('Origin list:\t', a) del a[0] pri 阅读全文
摘要：
首先导入模块random random.random() random.random()：生成一个0到1的随机浮点数n，0 <= n < 1.0。 random.randint() random.randint(a,b)：生成一个指定范围内的整数n，参数a为下界，参数b为上界，a <= n <= b 阅读全文
摘要：
转载自： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址： http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib http://stackoverf 阅读全文
摘要：
Why？为什么用动态规划 分治技术的问题： 子问题是相互独立的 如果子问题不是相互独立的，分治算法将重复计算公共子空间，效率很低 提高效率的方法： 从规模最小的子问题开始计算 用恰当数据结构存储子问题的解，供以后查询 确保每个子问题只求解一次 优化问题： 给定一组约束条件和一个代价函数，在解空间中搜 阅读全文
摘要：
由于显卡限制batch size，通过梯度累积优化弥补。 在训练的时候先累积多个batch的梯度，然后进行反向传播。 网络中的bn层会对梯度累积造成一定的影响。 pytorch网络，如果bn层对整体模型影响不大，可以在训练时也用model.eval()冻结bn层。 pytorch：https://w 阅读全文
摘要：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.04849v4.pdf 当前方法的问题 整体嵌套边缘检测模型（HED）明确地处理了尺度空间问题，在边缘检测方面比一般FCN模型有了很大的改进。然而，在HED模型中，具有深度监控的跳层结构并不能显著提高显著性检测的性能。 怎么解决这个问题 阅读全文
摘要：
论文地址：https://arxiv.org/abs/1504.06375 现有的多尺度多层次的神经网络 多尺度学习可以在神经网络中，以越来越大的感受野和下采样的形式，每个层中学习的特征表示是多尺度的，另一方面在神经网络之外，也可以通过例如调整输入图像的尺度获得多尺度信息。 多尺度学习的可能配置 m 阅读全文