Retina

闲谈macbook

这些文化的代表产品有Macbookpro(普通的笔记本)、MacbookAIR（超薄笔记本）,Macbookproretina（视网膜高分辨率）笔记本。
weixin_30681615·2020-07-05 21:30

CV-笔记-RetinaNet和Focal Loss

目录1FocalLoss1.1之前目标检测中解决样本不平衡的方法1.2Focalloss1.2.1普通的加权方式1.2.2focalloss2RetinaNet2.1FPN2.2anchor2.3打label2.4
风可。·2020-07-05 17:42

Retina真实还原1px边框的解决方案

业务中碰到了一个厉害的UI妹纸,因为边框的1pxborder会被渲染成2px(物理像素),因此看起来会比较粗，问题抓了我很久,,UI妹纸就说不行!一定要改!你可以那下面的图干她。说，你看到没有，改毛线啊@！！！射鸡师给你设计图是这样的！1px边框手机屏幕然后你boder：1pxsolid#ccc，然后到手机上一看，又粗又大，又长然后，测试的妹子，受不了了……然后，你说是的啊……像鸡巴的岩石于是，你
周陆军的个人博客·2020-07-05 17:35

深度神经网络总结

通用分类：LeNet，AlexNet，ZFNet，VGG，GoogleNet，ResNet，SENet通用目标检测：SPP，Overfeat，FasterR-CNN，FPN，Yolo-v1/2/3，SSD，RetinaNet
Lonwayne·2020-07-05 16:08

2014年新款MacBook Pro Retina 13、15全系评测与选购建议

关注微信号：苹果在之前针对新款15寸高配配备Retina显示屏的MacBookPro评测出炉之后，不少朋友也开始追问其他几款这次更新的笔记本最终的性能测试如何。
szzhi·2020-07-05 14:49

Mac三分之一 系统初尝

翻新13.3英寸17款MacBookPro2.3GHz双核英特尔酷睿i57360U处理器，配备Retina显示屏-深空灰色[系列共11款]https://www.apple.com/cn/shop/product
acc8226·2020-07-05 10:13

跑retinaNet代码&pytorch的过程和那些坑

跑retinaNet代码&pytorch的过程和那些坑写在前面1.这篇文章是自己作为一个初学者（或者说什么都不会）在复现yhenon的pytorch-retinaNet代码的整个过程记录，以及遇到的各种问题
烽火四起，烟雨平生·2020-07-05 10:56

目标检测 之 RetinaNet（Focal Loss for Dense Object Detection）

目标检测的派系：这种鱼(speed)与熊掌(accuracy)不可兼得的局面一直成为Detection的瓶颈。作者认为单阶段的精度差在于单阶段检测器中类别不平衡，负样本比例远远大于正样本，占据样本中多数，影响网络的优化。1、什么是“类别不平衡”呢？详细来说，检测算法在早期会生成一大波的bbox。而一幅常规的图片中，顶多就那么几个object。这意味着，绝大多数的bbox属于background。2
清风.伴酒.·2020-07-05 08:58

One-stage目标检测里程碑算法之SSD、YOLO系列、RetinaNet等

本篇博客将逐步按照YOLO→SSD→RetinaNet→YOLOv2→YOLOv3→YOLOv4的顺序，依次整理one-stage目标检测算法的改进点。除此之外，one-
迷路的咸鱼·2020-07-05 06:11

【Deep Learning】M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network解读

2.Abstract  在目标检测网络中应用特征金字塔结构在目标检测网络中已经成为一种趋势，如单阶段目标检测中的的DSSD，RetinaNet，RefineDet，还有双阶段目标检测中的MaskR-CNN
S大幕·2020-07-05 05:24

【目标检测系列：八】RetinaNet Focal Loss for Dense Object Detection

ICCV2017FocalLossforDenseObjectDetectiongithub解决类别不平衡，提出Focalloss解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重RetinaNetIntroduceFocalLossCE
鹿鹿最可爱·2020-07-05 04:28

ubuntu16.04下安装配置caffe2和detectron（亲测有效，非常简单）

介绍Detectron是FAIR推出的一款优秀的物体检测、分割框架，基于caffe2，其中包含了FasterRCNN、MaskRCNN、FPN、RetinaNet、R-FCN、Openpose等常见的模型
Tom Hardy·2020-07-05 04:53

23个漂亮的jQuery文字动画效果教程示例

Apple-likeRetinaEffectWithjQueryCheckthistutorialtoknowhowtheauthorhasturnedastaticimageintoafullyfunctional
maikforever·2020-07-05 00:00

Adobe Photoshop CS6 for Mac 简体中文 支持retina高清屏

AdobePhotoshopCS6formac是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件。PS相关滤镜下载：NikColorEfexProforMac后期处理调色滤镜：http://www.52mac.com/soft/5678-1-1.htmlPerfectPhotoSuiteformacPS插件滤镜合集：ht
mac_soft·2020-07-04 23:09

YOLOv3: An Incremental Improvement【翻译】

与RetinaNet的57.5ap50in198ms相比，在TitanX上实现了
m0_37818883·2020-07-04 23:45

有喜无惊 2013苹果秋季发布会6亮点4遗憾

10月23日凌晨2013苹果秋季发布会，苹果主要带来4款新硬件以及新版Mac系统OSXMavericks，Retina屏的iPadmini终于来了，传说中的iPad5则以全新的iPadAir命名，并且在轻薄化方面狠下苦功
kwworms·2020-07-04 20:19

使用PyTorch从零开始实现YOLO-V3目标检测算法 (一)

随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括YOLO、SSD、MaskRCNN和RetinaNet。
ShellCollector·2020-07-04 19:57

论文阅读：RetinaNet：Focal Loss for Dense Object Detection

文章目录1、网络总述2、whytwo-stage检测器可以相对避免难易样本失衡这个问题3、关于onestage和twostage之争4、Focalloss具体作用5、ClassImbalance6、FocalLossDefinition7、twopropertiesofthefocalloss8、ClassImbalanceandModelInitialization9、Inference10、γ
贾小树·2020-07-04 19:46

WWDC: 苹果MacBook Pro众谣言谁将成真？

到目前为止，关于苹果Mac产品的谣言还在到处风传：谣言猜测苹果的新型笔记本产品可能会有一系列的硬件升级，当然苹果还会继续采用MacBook商标，该系列产品会加入Retina高清显示，采用Intel的最新芯片技术
iteye_6233·2020-07-04 19:31

Retina屏科学原理

发布会现场，PhilSchiller仍称之为Retina（视网膜）屏。
iteye_11539·2020-07-04 18:36

2015 款 MacBook Pro 合盖一晚耗电 30%+ 的分析与排查

https://www.v2ex.com/t/361578https://www.cnblogs.com/toulanboy/p/9839272.html前言最近我的2015mbpMacBookPro(Retina
hackerie·2020-07-04 17:12

ICCV2017：Focal Loss for Dense Object Detection

这篇有关FocalLoss的paper是何恺明大神提出的又一经典paper，除了提出FocalLoss还提出了RetinaNet，这里就先不对RetinaNet做介绍，单纯讲讲FocalLoss目录背景简单介绍核心思想论文背景我们知道目标检测的算法主要可以分为两大类
cristiano20·2020-07-04 13:56

【论文学习笔记009】RetinaNet

文章目录1.论文信息2.论文创新点3.欲解决的问题4.解决方案4.1焦点损失4.1.1交叉熵损失函数4.1.2平衡交叉熵4.1.3焦点损失定义4.2RetinaNet检测器4.2.1概述4.2.2FPN4.2.3Anchors4.2.4
小陈说CV·2020-07-04 13:12

focal loss和OHEM(on-line hard example mining)如何应用到faster RCNN中

在物体检测问题中，主要分为两类检测器模型：onestagedetector（SSD,YOLO系列，retinanet）和twostagedetector（fasterRCNN系列及其改进模型），然而无论是一个阶段的检测器还是两个阶段的检测器
WYXHAHAHA123·2020-07-04 09:04

RetinaNet——《Focal Loss for Dense Object Detection》论文翻译

《FocalLossforDenseObjectDetection》摘要迄今为止最高精度的对象检测器基于由R-CNN推广的two-stage方法，其中分类器应用于稀疏的候选对象位置集。相比之下，在可能的物体位置的规则，密集采样上应用的one-stage探测器具有更快和更简单的可能性，但迄今为止已经落后于two-stage探测器的精度。在本文中，我们调查为什么会这样。我们发现在密集探测器训练过程中遇
PPLLO_o·2020-07-04 07:17

论文笔记-DetNet: A Backbone network for Object Detection

目前的目标检测网络主要分为一级网络，YOLO’，SSD，RetinaNet等；二级网络，FastR-CNN，FasterR-CNN，MaskR-CNN，R-FCN等。
Liven_Zhu·2020-07-04 06:01

形状一致的生成对抗网络 SC-GAN —— 无监督域适应

“Annotation-FreeCardiacVesselSegmentationviaKnowledgeTransferfromRetinalImages.”InternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention
JYZhang_sh·2020-07-04 06:00

笔记本买win还是买Mac?

理由一：macbook显示器效果一流windows系统对于高分屏的支持是比较差的，即便是配备了retina高分屏的windows电脑，其显示效果也依然没有苹果ma
D_Y925224·2020-07-04 05:50

Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）读书笔记

照例是先翻译，再介绍。FocalLossforDenseObjectDetectionAbstractThehighestaccuracyobjectdetectorstodatearebasedonatwo-stageapproachpopularizedbyR-CNN,whereaclassifierisappliedtoasparsesetofcandidateobjectlocations
Christine__xu·2020-07-04 05:38

MacBook Pro使用初体验之Mac快捷键汇总（持续更新中）

Pro的配置情况如下：（1）OSXYosemite,版本10.10.3（2）Retina显示屏，13英寸（3）处理器2.9GhzIntelCorei5（4）内存8G1867MHzDDR3（5）图形卡IntelIrisGraphics61001536MB
乞力马扎罗的雪CYF·2020-07-04 04:45

快去换电池！苹果召回6.3万台MacBook Pro 有你的吗？

据国家市场监督管理总局官网消息，日前苹果电脑贸易（上海）有限公司向国家市场监督管理总局备案了召回计划，将自2019年6月20日起，召回部分苹果笔记本电脑MacBookPro（Retina，15英寸，2015
techweb·2020-07-04 02:48

《Focal Loss for Dense Object Detection》论文阅读笔记

FocalLossforDenseObjectDetectionRetinaNet--BestStudentPaperAwardatICCV2017paper：ICCV2017arxivGitHub：https
zhangbin0917·2020-07-04 01:56

Focal Loss for Dense Object Detection论文详解

ICCV2017代码地址：caffe2实现：https://github.com/facebookresearch/Detectronkeras实现：https://github.com/fizyr/keras-retinanet
Michaelliu_dev·2020-07-04 00:43

论文RetinaNet ：Focal Loss for Dense object Detection阅读笔记

论文RetinaNet<>阅读笔记1.摘要迄今为止最高精度的对象检测器基于由R-CNN推广的two-stage方法，其中分类器应用于稀疏的候选对象位置集。
lanpangshi·2020-07-04 00:09

苹果MacBook Air劣势渐显 或推新产品改变命运

因此有人推测，苹果将推出一款全新的12英寸MacBookAir取代目前的11英寸和13英寸MacBookAir，且该款设备将使用Retina屏幕显示技术。
just_for_fun111·2020-07-04 00:15

Detectron：用自己的数据集（VOC格式）训练RetinaNet

一、数据集（VOC）Detectron天然支持COCO格式的数据集，但是可能我们手中的数据集是VOC格式的，这就需要我们手动的对VOC数据集进行相应的转换（xml→json），下面就以我自己的一个数据集为例，逐步说明一下数据集的配置过程。1.检查数据集（如果确定自己的数据集没有问题，可以跳过这一步）首先，我们应当先检查自己的数据集是否完整，这一步也很重要，因为我就是在这一步中浪费了很长的时间。每一
努_力_学_习·2020-07-02 16:12

Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码

就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样，Retinex也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是retina和cortex，即：视网膜和皮层。
MonsterIsCool·2020-07-02 11:51

简单制作 OS X Yosemite 10.10 正式版U盘USB启动安装盘方法教程 (全新安装 Mac 系统)

伴随着iMac5KRetina和新的Macmini等硬件的发布，苹果终于都推出了OSXYosemite系统正式版了！相信很多人都已经用上。
黑码哥·2020-07-02 09:54

对比度调整的各种方法（二）

Retinex也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是retina和cortex，即：视网膜和皮层。
佳佳费_·2020-07-01 23:14

ipad使用说明

拷贝文件到windows2.从windows拷贝文件到ipadhttp://www.wondershare.com/mobile-phone/transfer-files-to-ipad-mini-with-retina-display.htmlwindows
doupei2006·2020-07-01 22:50

macbook频繁掉线的解决办法

转自WifiKeepsDroppingMacbookPro13inRetinaEarly2015一.断开wifi二.打开finder三.使用快捷键Cmd+Shft+G,进入文件夹/Library/Preferences
aotian16·2020-07-01 17:51

深度学习_目标检测_YOLOv4论文详解

目前工业界比较常用的目标检测算法有SSD、RetinaN
CV-GANRocky·2020-07-01 13:42

首拆：iFixit完整版 iPhone X拆解报告

iPhoneX的基本配置如下：A11仿生芯片，内嵌M11运动协处理器5.8寸全屏OLED多点储存SuperRetinaHD显示屏，分辨率2436x1125（458ppi）双1200万像素摄像头（广角镜头和长焦镜头
Donny19880915·2020-07-01 09:36

20180402外刊阅读Week1Day1精读任务

2retinal视网膜的3ophthalmology眼科学4anonymised匿名的5mammogram乳房X光片二专业知识1theNationalHea
徐丹的写作课·2020-07-01 02:26

移动端切图

我相信也有很多人跟你说，加viewport是为了让页面不缩放，让页面在手机上能1：1显示；用二倍图是因为retina屏1个像素被分为4个像素，所以模糊了，需要用大一倍的图片，让其显示正常。
活泼的饺子·2020-06-30 19:34

opencv4.x版本的目录结构

aruco│├──charuco.hpp│└──dictionary.hpp├──aruco.hpp├──bgsegm.hpp├──bioinspired│├──bioinspired.hpp│├──retinafasttonemapping.hpp
追求卓越583·2020-06-30 17:45

全新iPad Pro，Mac Mini，MacBook Air——“只要你买我们就敢升级”

曾经一度以为被冷落的MacBookAir终于一朝扬眉吐气，不仅搭载了呼声极高的13.3寸Retina显示屏，屏幕更是高达400万像素。黑色边框，营造更高屏占比。开机键支持Touch
顶尖数码迷·2020-06-30 10:41

Swift Basic Operators

更复杂的例子如逻辑与AND操作符&&（asinifenteredDoorCode&&passedRetinaScan）和增值操作符++i，方便的给指定变量i的值加1Swift支持大多数标准C操作符，并改进了几个功能用以消除常见的编码错误
Harder·2020-06-30 10:01

RetinaNet Examples：NVIDIA 一站式训练、推理及模型转换解决方案

retinanet-examples是英伟达提供的目标检测工程范例，针对端到端GPU处理进行了优化：使用基于Python多进程的apex.parallel.DistributedDataParallel
图波列夫·2020-06-30 08:18

Designing for iPhone 4's Retina Display

转自：http://globalmoxie.com/blog/designing-for-iphone4-retina-display.shtmlSo,um,maybeyouheard:there’sanewiPhoneout.Formymoney
workhardupc100·2020-06-29 20:39
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