SPP变种第37页

PAT1145 Hashing - Average Search Time

本题是pat1078hashing的变种题，题目意思很绕，而且描述的不是很清楚，做的时候遇到了很多的问题解题步骤：1.对于输入的msize（hashtable表长），如果不是素数的话，需要求出比msize

哦啦哦啦！·2022-09-07 20:31

面试官：我看你简历上写了MySQL，对MySQL InnoDB引擎的索引了解吗？

候选者：MySQL的数据是存储在硬盘的，在查询时一般是不能「一次性」把全部数据加载到内存中候选者：红黑树是「二叉查找树」的变种，一个

蜀州凯哥·2022-09-02 15:58

【查找算法】二分查找(C# + 递归、非递归和变种形式)

【查找算法】二分查找(C#+递归、非递归和变种形式)写在前面：本文主要介绍二分查找算法，通过图片解析每一次查找的情况。代码通过C#实现，分别有递归、非递归和变种三种形式。

会敲键盘的肘子·2022-09-02 07:42

【深度学习】（四）目标检测——上篇

二、目标检测的发展历程三、区域卷积神经网络（R-CNN）系列1.R-CNN2.SPP-Net3.FastR-CNN4.FasterR-CNN总结前言上一章介绍了图像分类，这一章来学习一下目标检测上篇。

Nirvana；·2022-09-02 07:33

《神经网络与深度学习》-卷积神经网络

你电吴彦祖·2022-09-01 07:55

GIN：图同构网络

论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.00826论文来源：ICLR2019一、概述目前的GNN框架大多遵循递归邻域聚合（或者消息传递）框架，并且已经出现各种GNN变种。

酷酷的群·2022-08-31 19:28

Unity 图集Atlas功能需求实现

unity自身的SpriteAtlas介绍SpriteAtlas的主要有以下三个功能：1.创建、编辑图集以及设定图集参数2.添加图集Variant（变种）3.运行时访问图集通过图中红点标注的地方，可以添加你想添加的图片

ManHua.·2022-08-26 14:27

机器学习(八) 生成对抗网络(GAN)

八岁爱玩耍·2022-08-22 07:50

[Pytorch官方NLP实验解惑03]基于lstm的seq2seq单词标注器

任务中重要的一类，它和其他任务的根本区别在于它以序列作为处理对象，而序列由彼此独立又相互联系的单词组成，为了处理这种关系，需要在层与层之间记忆和传递状态，以表达单词之间的联系，深度学习使用rnn及rnn的变种

iSikai·2022-08-21 07:38

计算机视觉学习记录（九）：目标检测（上）

文章目录1.区域卷积神经网络R-CNN系列1.1R-CNN1.2SPP-NET1.3Fast/fasterR-CNN1.区域卷积神经网络R-CNN系列1.1R-CNN模型结构按分类问题对待模块一：提取物体区域

狸狸Arina·2022-08-18 17:36

深入理解JavaScript-JavaScript 是什么

Java语言数据结构：借鉴Java语言，包括将值分成原始值和对象两大类函数的用法：借鉴Scheme语言和Awk语言，将函数当作第一等公民，并引入闭包原型继承模型：借鉴Self语言（Smalltalk的一种变种

·2022-08-16 17:20

空间金字塔池化（SPP）

1、简介空间金字塔池化，使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，这就是空间金字塔池化的意义（多尺度特征提取出固定大小的特征向量），送入全连接层。整体框架大致为：输入图像，卷积层提取特征，空间金字塔池化提取固定大小特征，全连接层。具体的流程图如下：2、具体算法的大体流程首先通过选择性搜索（selectivesearch），对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口。这一步和R-CNN一样

zhanghenan123·2022-08-16 12:59

SPP Net 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理

最近从头捋一下R-CNN系列的目标检测算法，在R-CNN首次将CNN与目标检测练习到一起之后，为了弥补它效率慢、不是端到端的神经网络、输入图片大小resize不准确等问题，各路神仙在后面陆续推出了SPPNet、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN等R-CNN系列的模型。在我将R-CNN弄清楚原理及流程之后就开始学习何凯明团队推出的SPPNet的网络模型。SPPNet的核心思想是空

LN烟雨缥缈·2022-08-16 12:59

金字塔池化（SPP）

金字塔池化目的：为了解决输入大小不一的图片输入到全连接层中不变长度的问题作用：使得任意大小的特征图都能转化成固定大小的特征向量。如上图所示，当我们输入一张图片的时候，我们利用不同大小的刻度对一张图片进行划分。上图中使用了（4x4,2x2,1x1），这样对一张图片划分后就能得到44+22+1*1=21个块。我们即将从这21个块中，每个块提取一个特征，这样就能得到21维特征向量。空间金字塔最大池化的过

weixin_43903105·2022-08-16 12:25

SPP(spatial pyramid pooling) 空间金字塔池化

（1）SPP层能达到什么样的效果？由于全连接层对数据大小的输入是由要求的，比如要求是256*1才能输入到全连接层里面，那你288*1的特称图就不能输入到全连接层了。

Pr Young·2022-08-16 12:25

【YOLOv5】SPP、SPPF模块及添加ASPP模块

文章目录YOLOv5配置文件SPP介绍YOLOv5中的SPPSPPFASPP又名，整理整理自己不靠谱的学习记录。

Petra取名废·2022-08-16 12:25

AI大视觉（十六） | SPP（空间金字塔池化）

SPP对于一个CNN模型，可以将其分为两个部分：前面包含卷积层、激活函数层、池化层的特征提取网络，下称CNN_Pre，后面的全连接网络，下称CNN_Post。

AI大道理·2022-08-16 12:53

空间金字塔池化网络SPP-Net

文章目录0x01概要介绍0x02SPP-Net0x03网络结构1x01卷积层和特征图1x02空间金字塔池层0x04训练网络1x01单一尺度训练——single-size1x02多尺寸训练——multi-size

AndSonder·2022-08-16 12:21

Pytorch之经典神经网络语义分割(3.2) —— ASPP 空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling )

ASPP是基于空洞卷积(Dilatd/AtrousConvolution)和SPP(空间金字塔池化)的。ASPP对所给定的输入以不同采样率的空洞卷积并行采样，相当于以多个比例捕捉图像的上下文。

hxxjxw·2022-08-16 12:20

空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）原理和代码实现

上图是原文中给出的示意图，需要从下往上看:首先是输入层(inputimage),其大小可以是任意的进行卷积运算，到最后一个卷积层(图中是conv5)输出得到该层的特征映射(featuremaps)，其大小也是任意的下面进入SPP

Viraha_·2022-08-16 12:48

[人工智能-深度学习-72]：卷积神经网络 - 空间金字塔池化SPP-Net网络与Pytorch代码实现

文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122249302目录第1章SPP-Net

文火冰糖的硅基工坊·2022-08-16 12:18

空间金字塔池化改进 SPP / SPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

文章目录1原理1.1SPP（SpatialPyramidPooling）1.2SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast）1.3ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling

迪菲赫尔曼·2022-08-16 12:47

Yolov4详解

文章目录前言一、Yolov4网络结构1.backbone：CSPDarknet-532.SPP池化3.PAN和Yolohead二、改进点1.Mosaic数据增强2.anchor偏移机制3.正负样本匹配4

月光下的小白兔·2022-08-16 08:22

Faster RCNN超详细入门 01-准备篇-背景 RCNN,SPPnet,Fast RCNN,RoI Pooling

FasterRCNN学习目标研究背景图像处理三大任务RCNNSPPnet（SpatialPyramidPooling）1.特征2.ResNet+SPPnet代码如下：3.改进RCNN：a.R-CNN的整个过程：b.SPP-Net

湘粤Ian·2022-08-16 07:35

YOLOv3 SPP源码分析

文章目录一、代码使用简介1.1项目README说明1.2train.py说明1.3predict_test.py文件二、配置文件解析2.1yolov3-spp.cfg模型配置文件2.2parse_config.py

神洛华·2022-08-10 19:06

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（2）——NECK部分

继上篇《基于Tensorflow2的YOLOV4网络结构及代码解析（1）——backbone网络结构》博文后继续解析yoloV4的NECK本篇博客主要介绍两个个方面：1.SPPNET:SPP结构使用不同尺度的

xiaoyang0307·2022-08-05 09:35

【深度学习】Two-Stage目标检测算法

常见的twostage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、FastR-CNN、FasterR-CNN和R-FCN等。一、目标追踪分类分类+位置多目标检测图像分割二、

MangoloD·2022-08-03 07:57

iOS 编译与链接二:编译的产物Mach-O

Machobject的缩写，虽然windows,linux,unix,macos/ios他们的可执行文件虽然有着不同的文件,但是他们都来是来自一种叫做COFF(Commonfileformat)的格式,是它的变种版本

Trigger_o·2022-07-29 11:26

神经网络与深度学习(三)——卷积神经网络

神经网络与深度学习（三）——卷积神经网络1.卷积神经网络1.1卷积1.1.1二维卷积补充：互相关和卷积的区别1.1.2卷积的变种1.2卷积神经网络1.2.1卷积层2.2.2汇聚层2.2.3卷积网络的整体结构

zxxRobot·2022-07-29 07:27

会议OA（会议排座&送审）

需要解决滚动条截图的问题思考：a、找到js翻页的功能，衔接到当前素材b、查看素材源码，分析作者是依靠屏幕大小截屏还是html元素定位截屏（优先考虑）3.代码预演4.前后台代码整合5.功能微调及实现6.变种需求的完成查找资料

小何写博客·2022-07-27 15:13

组件化架构搭建——铺路Android架构师

组件化定义组件化是建立在模块化思想上的一次演进，一个变种。组件化本来就是模块化的概念。核心是模块角色的可转化换性，在打包时，是library；调试时，是application。

守住Android最后的光·2022-07-27 14:28

目标检测YOLO系列改进点

shuffle一般是这三个轻量化还可以将卷积更换为DWConv优化器可互换：sgd、adam、ASGD等注意力机制：CA、SE、ECA、CBAM等可用空洞卷积替换下采样反卷积或者双线性插值替换上采样增强感受野SPP

派森歪瑞古德·2022-07-27 13:55

【原创】初识红花檵木

为金缕梅科、檵木属檵木的变种，常绿灌木

A听雪赏梅·2022-07-27 06:49

Yolov5--从模块解析到网络结构修改（添加注意力机制）

文章目录1.模块解析(common.py)01.Focus模块02.CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02

幼儿园总园长·2022-07-21 12:51

DatenLord｜Curp 共识协议的重新思考

而每当我们在讨论共识协议的时候往往会想到classicpaxos或者raft协议，这两个协议是很多其他协议的基础，后续的很多协议都可以看成是它们的变种，例如Multi-Paxos和Fast-Paxos等等

·2022-07-20 11:03

gridsearchcv参数_随机森林算法参数解释及调优

RF的变种ExtraTress也有ExtraTressClassifier类和ExtraTressRegressor类。由于这四个类的参数基本相同，只要完全理解其中一个类，其他三个类很快就能上手。

weixin_39953578·2022-07-20 07:56

Day42-Java面试系列（六）-MySQL索引连环18问

索引的实现通常使用B树及其变种B+树。更通俗的说，索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。而且索引是一个文件，它是要占据物理空间的。M

阿杰杰杰のblog·2022-07-15 16:41

可执行文件中的段

平台上流行的可执行文件格式主要是Windows下的PE(PortableExecutable)和linux下的ELF(ExecutableLinkableFormat)，它们都是COFF(Commonfileformat)格式的变种

苏轼圈·2022-07-13 19:51

每天一练——牛客网基础语法（10）

目录91.水仙花数92.变种水仙花93.公务员面试94.反向输出一个四位数95.小乐乐与进制转换96.

Try_harder.·2022-07-10 15:22

论文笔记（十一）【yolov4】详细解析 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

利用获得到的特征进行预测5，补充5.1yolov4可视化结构（很长）5.2yolov3结构何yolov4结构对比5.4yolov4思维导图5.3Mish：一个新的stateoftheart的激活函数，ReLU的继任者5.4SPP5.5CSPNet

CV-杨帆·2022-07-10 07:52

NLP基础知识点：BLEU（及Python代码实现）

Bleu[1]是IBM在2002提出的，用于机器翻译任务的评价BLEU还有许多变种。

梆子井欢喜坨·2022-07-07 07:41

深度运用LSTM神经网络并与经典时序模型对比

RNN现在变种很多，常用的如LSTM、Seq2SeqLSTM，还有其他变种如含有Attention机制的Trans

PaperWeekly·2022-07-05 07:35

基于STM32单片机的蓝牙智能手环系统

tk=XKLr2f8YwWD第三个套餐BT06蓝牙模块蓝牙3.0模块SPP透传兼容HC-05/06从机JDY-31蓝牙模块-tmall.com天猫ADXL345加速度传感器模块ADXL345ADXL335

最穷不过要饭、不死总会出头·2022-07-03 19:10

【目标检测】目标检测界的扛把子YOLOv5（原理详解+修炼指南）

文章目录1.YOLO输入端1.1Mosaic数据增强1.2自适应锚框计算1.3自适应图片缩放2.YOLO总体架构图2.1BackBone2.1.1Focus模块2.1.2SPP模块2.1.3CSP_X模块

魏宝航·2022-07-01 07:29

tensorflow深度学习之基于GRU的股票预测

在tensorflow深度学习之GRU（变种RNN）的原理中，我们已经学到了GRU的基本原理。下面，我们采用GRU实现股票预测。

一位安分的码农·2022-06-29 07:27

目标检测——YOLO系列算法（YOLOv4、YOLOv5）的学习笔记

目录1前言2致谢3YOLO模型列表4模型结构2.1BackboneFocus——网格下采样CSPDarknet532.3Neck——SPP&PANSPP：特征融合PAN：自顶向下的特征融合5后处理算法2.1NMSScreening

songyuc·2022-06-27 09:59

数据增强之MixUp

度量学习DML之ContrastiveLoss及其变种_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之TripletLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之LiftedStructureLoss

胖胖大海·2022-06-26 07:54

[ 目标检测 ] 经典网络模型2——Fast R-CNN 详解与复现

LeetCode[目标检测]经典网络模型2——FastR-CNN详解与复现FastRegion-basedConvolutionalNetworkFastR-CNN详解FastR-CNN提出背景R-CNN缺点SPP-Net

Horizon Max·2022-06-24 07:26

目标检测(三)——Fast R-CNN

原理改进的地方：提出一个RoIpooling(regionofinterest即候选区)，然后整合整个模型，把CNN、SPP变换层、分类器

hhhcbw·2022-06-24 07:23

Python中tuple+=赋值的四个问题

并且基于此问题,又引申出3个变种问题。问题首先看第一个问题,如下面的代码段:>>>t=(1,2,[30,40])>>>t[2]+=[50,60]会产生什么结果呢？给出四个选项:1.

·2022-06-23 11:46

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