摘要：
int型除以int型得到的还是int型 就算你是这样的：float a = 5/3，虽然你定义的a是float型，但a得到的结果依旧是1.0000而不是1.66666 5/3先得到1，然后再转换成1.00000 除数或被除数至少有一个是double或float，才有可能得到小数 阅读全文
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softmax_loss中的ignore_label是来自于loss layer，而不是softmax_loss的参数 阅读全文
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http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/54614067 这个人的博客本身也相当好 阅读全文
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先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 这个公式的理解：以w方向为例，宽度为W(相当于W个像素点)，pad相当于增加的尺寸(相当于增加了像素点)，pad 阅读全文
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1.ION：在conv3、conv4、conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling，中间层保持不变，较高层deconv，最后把这三个结果concat起来构成最后一层featu 阅读全文
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https://www.zybang.com/question/51370a3820c3d48f45952fd5baec7af3.html 阅读全文
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一个batch下所有的图片一起经过整个网络，不是说一张图片经过网络后再让下一张进入网络，这样一个batch一起通过网络计算速度比一张一张这样快 阅读全文
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这是论文中的作者博客地址https://sites.google.com/site/danmlevi/ 这是作者现在的博客地址https://sites.google.com/view/danlevi/datasets，数据集直接在这下就好了 阅读全文
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run_demoVelodyne.m使用：http://blog.csdn.net/qq_33801763/article/details/78959205 https://www.cnblogs.com/zoucheng/p/7860827.html https://www.zhihu.com/q 阅读全文
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1.roi_pooling层是先利用spatial_scale将region proposal映射到feature map上，然后利用pooled_w、pooled_h分别将映射后的框的长度、宽度等分形成bin，最后对每个bin进行max_pooling，这其实就是一个spp-net的过程（只不过s 阅读全文