06 2021 档案
摘要：原因1： 奇数相对于偶数，有中心点，对边沿、对线条更加敏感，可以更有效的提取边沿信息。 偶数也可以使用，但是效率比奇数低。在数以万计或亿计的计算过程中，每个卷积核差一点，累计的效率就会差很多。 或者解释： 《数字图像处理 （第三版）》（阮秋琦翻译）p89 也可以使用偶数尺寸的滤波器，或使用混合有偶数
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摘要：head -1 vs head -n 1 两者等价 lscpu|grep CPU\(s\)|head -1 等价于： lscpu|grep CPU\(s\)|head -n 1 都显示如下： CPU(s): 8 其中，lscpu|grep CPU(s)输入如下： CPU(s): 8 On-line
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摘要：https://blog.csdn.net/zhaominpro/article/details/82630528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/47765176 A.首先了解下1和2在Linux中代表什么? 在Linux系统中0 1 2是一个文件描述符 名称 代码 操作
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摘要：1.error while loading shared libraries: libcaffe.so.1.0.0: cannot open shared object file: No such file or directory error while loading shared librar
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摘要：shell 教程 https://www.runoob.com/linux/linux-shell.html 本文都是摘录与上面网址。 这里只是个人记录，大家需要看还是看上面网址的。 echo test.sh #!/bin/bash echo "Hello World !" 运行： ./test.s
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摘要：这是我见过最好的代码了，摘录自u版本的yolov3里面的。 首先看画出的效果图： 每个类用不同颜色框，上面写出类别和分数这些信息，并且是填充。字体大小能够根据图片大小自动调整。 def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickne
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摘要：SSD的损失函数与region proposal方法有个明显的区别，在于SSD并不是针对所有的检测器计算loss。SSD会用一种匹配策略给每个检测器分配一个真实标签(背景为0，前景为对应的物体类别)。指定的标签为前景的预测器称为正样本(正样本全部计算loss)。标签为背景的预测器是负样本，并不是所有
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摘要：def build_ssd(phase, size=300, num_classes=21): if phase != "test" and phase != "train": print("ERROR: Phase: " + phase + " not recognized") return if
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摘要：https://github.com/sksq96/pytorch-summary 安装 pip install torchsummary 使用 from torchsummary import summary summary(your_model, input_size=(channels, H,
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摘要：最近面试，被各种问，特别被问到一些很细节的东西我一知半解，特尴尬。遂下定决心看懂并记住每一个细节！不怕被问！ ssd的anchor是如何生成的？ 首先需要了解一些参数数值的意义： # SSD300 CONFIGS voc = { 'num_classes': 21, 'lr_steps': (800
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