09 2019 档案
摘要:STN的主要思想是通过网络学习一个变化参数,然后计算出新图在原图上对应的坐标,再通过某种填充方法填充新图。 使得得到的新图很好的适应nn训练。可以理解为是拿来把不规范的图像变换为标准形式的图像。 网络结构图如下: 主要步骤分为以下三步: (1) Localisation net 计算出变化参数,是一
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摘要:在free -h中查看自己的内存发现在运行一段时间后,有很多内存都被缓存占用, 所以要清理下缓存,增大可用内存 直接进入root账户,输入以下命令 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
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摘要:1.设置远程服务器,在这里配置服务器地址等; 要注意下边的这个mappings设置好,跟编译器的path mapping设置为同一个,这里我没设置为同一个,后边就出现了点问题。 2.配置远程的编译器 一定要注意设置好path mapping这里的远程地址,这里的远程地址是绝对路径,没有前面的root
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摘要:在mask中定义true,保留与其进行运算的tensor里的部分内容,相当于投影的功能。 mask与tensor的维度可以不相同的,但是对应的长度一定要相同,也就是要有一一对应的部分; 结果的维度 = tensor维度 - mask维度 + 1 以下是参考连接的例子,便于理解:
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摘要:cornerNet来源灵感是基于多人姿态估计的从下往上思想,预测角的热图,根据嵌入式向量对角进行分组,其主干网络也来自于姿态估计的环面网络。 cornerNet的总体框架结构图如下: CornerNet 模型架构包含三部分:环面网络、右下角和左上角的热图、预测模块 环面网络同时包含多个从下往上(从高
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