multi-stage 第2页

目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

作者从detector的overfittingattraining/qualitymismatchatinference问题入手，提出了基于multi-stage的CascadeR-CNN，该网络结构清晰

晓飞的算法工程笔记·2020-03-27 10:00

Docker 重要更新: 原生支持多阶段构建(multi-stage build)

Docker+alpineDocker的口号是Build,Ship,andRunAnyApp,Anywhere.但是我们在应用过程中会遇到一个问题，我们在build的时候，把源码也build进去了。然后就继续把源码Ship出去吗？这可不行。所有的编译型语言都面临这个困扰。即使是脚本型语言，build的时候也会使用很多上线时用不到的构建工具，而我们希望减小生产镜像的体积，这样我们的小鲸鱼才能多拉一点

Muninn·2020-02-20 10:19

检测之旧文新读(三)-Fast R-CNN

那么SPP-Net的缺点有哪些呢，文中总结的有如下几点：1）训练是多个步骤的（multi-stage）2）由于要训练SVM所以事先要将特征保存到disk，即训练空间浪费大。

dlongry·2020-02-07 21:09

人体姿态估计之MSPN

首先先回答一下为什么multi-stage非常适合姿态估计这个任务呢？

天下难事必作于易·2020-01-05 20:00

Go 应用程序使用 dockerfile multi-stage 的问题

场景重现一个简单的go应用,准备通过docker部署,为了减少运行时的镜像和容器体积,使用了multi-stage构建:#dockerfile大致如下#一级构建使用带golang环境的镜像FROMgolang

taadis(安仔)·2019-12-28 14:00

Docker多阶段构建实战(multi-stage builds)

在编写Dockerfile构建docker镜像时，常遇到以下问题：RUN命令会让镜像新增layer，导致镜像变大，虽然通过&&连接多个命令能缓解此问题，但如果命令之间用到docker指令例如COPY、WORKDIR等，依然会导致多个layer；有些工具在构建过程中会用到，但是最终的镜像是不需要的（例如用maven编译构建java工程），这要求Dockerfile的编写者花更多精力来清理这些工具，清

自由、创新、研究、探索·2019-12-23 21:00

Docker多阶段构建实战(multi-stage builds)

在编写Dockerfile构建docker镜像时，常遇到以下问题：RUN命令会让镜像新增layer，导致镜像变大，虽然通过&&连接多个命令能缓解此问题，但如果命令之间用到docker指令例如COPY、WORKDIR等，依然会导致多个layer；有些工具在构建过程中会用到，但是最终的镜像是不需要的（例如用maven编译构建java工程），这要求Dockerfile的编写者花更多精力来清理这些工具，清

张善友·2019-12-23 21:00

深度学习学习资料

DeepLearning源代码收集-持续更新…DeepLearning论文笔记之（八）DeepLearning最新综述DeepLearning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化DeepLearning论文笔记之（六）Multi-Stage

蜡笔小不清新·2019-12-15 03:14

Cascade network——multi-stage refinement

文章目录ListPreviewAttractioNet(2016)CRAFT：CRAFTObjectsfromImages(2016)CC-Net:chainedcascadenetworkforobjectdetection（ICCV2017）IoUNet（2018）CascadeR-CNNHybridTaskCascadeforInstanceSegmentation（cvpr2019）Lis

One__Coder·2019-07-29 14:00

嵌入式入门——BootLoader设计 2

三.BootLoader的基本架构 BootLoader的启动过程分为单阶段（SingleStage）和多阶段（Multi-Stage）两种，其中，多阶段的BootLoader能提供更为复杂的功能，以及具有更好的可移植性

XerxesLii·2019-04-07 19:20

论文解读-Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation

文章目录1动机2算法设计2.1更好的single-stagemodule2.2CrossStage特征融合2.3Coarse-to-fineSupervision3实验结果3.1backbone的影响3.2stages个数的影响3.3CrossStage特征融合的影响3.4Coarse-to-fineSupervision的影响3.5高斯核的影响4总结5参考资料新的一年，开始了新的征程。为了在检测

diligent_321·2019-02-16 17:47

使用Docker多阶段构建来减小镜像大小的方法

理论上个人不赞成翻译术语）：multi-stage多阶段build构建image镜像stage阶段再来看一下效果：原110M+，现92M。对比一下Docker

Yuuta·2018-12-12 10:41

docker 多阶段构建(multi-stage build)

#docker多阶段构建(multi-stagebuild)在Docker17.05多阶段构建推出之后，我们就可以很容易规避前面遇到的这些问题，并且只需要维护一个Dockerfile即可： #Firststage:completebuildenvironment FROMmaven:3.5.0-jdk-8-alpineASbuilder #addpom.xmlandsourcecode A

过期码农·2018-10-23 21:12

深度学习: one-stage/two-stage/multi-stage 目标检测算法

IntroductionDetection主要分为以下三个支系：-one-stage系two-stage系multi-stage系主要算法YOLOv1、SSD、YOLOv2、RetinaNet、YOLOv3FastR-CNN

JNingWei·2018-04-22 15:52

Dockerfile中multi-stage(多阶段构建)详解

前言Docker的口号是Build,Ship,andRunAnyApp,Anywhere，在我们使用Docker的大部分时候，的确能感觉到其优越性，但是往往在我们Build一个应用的时候，是将我们的源代码也构建进去的，这对于类似于golang这样的编译型语言肯定是不行的，因为实际运行的时候我只需要把最终构建的二进制包给你就行，把源码也一起打包在镜像中，需要承担很多风险，即使是脚本语言，在构建的时候

sparkdev·2018-03-12 11:38

论文阅读：《Associative Embedding:End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping》

概述论文提出了一种single-stage，end-to-end的关节点检测和分组方法，这不同于以往的multi-stage的关节点检测方法，在MPII和COCO数据集上达到新的state-of-the-art

青青韶华·2017-10-23 19:05

Docker 重要更新: 原生支持多阶段构建(multi-stage build)

Docker的口号是Build,Ship,andRunAnyApp,Anywhere.但是我们在应用过程中会遇到一个问题，我们在build的时候，把源码也build进去了。然后就继续把源码Ship出去吗？这可不行。所有的编译型语言都面临这个困扰。即使是脚本型语言，build的时候也会使用很多上线时用不到的构建工具，而我们希望减小生产镜像的体积，这样我们的小鲸鱼才能多拉一点集装箱嘛。传统做法我们最终

Muninn·2017-04-14 00:00

Bi-Directional Attention Flow For Machine Comprehension

关键词bi-directionalattention来源arXiv2016.11.05问题利用multi-stage信息对文章进行编码，同时尝试两个方向上的attention来提高RC性能。

ryanloucc·2016-11-15 08:04

MongoDB聚合管道（Aggregation Pipeline）

文档进入一个拥有多阶段（multi-stage）的管道，并被管道转换成一个聚合结果。最基本的管道阶段提供了跟查询操作类似的过滤和文档转换。

gaoshoufenmu·2016-01-12 10:00

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 &

·2015-11-13 02:19

DeepID-Net:multi-stage and deformable deep CNNs for object detection

论文贡献：1.融合多种技术进行目标检测：featurerepresentationlearning,partdeformationlearning,sub-boxfeatureextraction,contextmodeling,modelaveraging,andboundingboxlocationrefinement2.预训练方法：使用1000类object-level带标记的样本，之前的使

cv_family_z·2015-11-02 17:04

DeepID-Net:multi-stage and deformable deep CNNs for object detection

论文贡献：1.融合多种技术进行目标检测：featurerepresentationlearning,partdeformationlearning,sub-boxfeatureextraction,contextmodeling,modelaveraging,andboundingboxlocationrefinement2.预训练方法：使用1000类object-level带标记的样本，之前的使

cv_family_z·2015-11-02 17:00

行人检测“Pedestrian Detection with Unsupervised Multi-Stage Feature Learning”

主要思想：1.结合多步的全局特征及局部特征用来分类2.使用卷积稀疏编预训练滤波器现有的方法：手动提取特征，如ICF，HOG及其变形和组合，使用可训练的分类器如SVM，boostedclassifier或随机森林分类。深层网络非监督预训练方法，包括RBM,stackedauto-encoders,stackedsparseauto-encoders.非监督学习可以用来训练深层网络，文章使用前一层的输

cv_family_z·2015-10-20 14:00

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

DeepLearning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘

lcj_cjfykx·2015-02-25 13:00

深度学习论文理解1：what is the best multi-stage architecture for Object Recognition

本文是09年，YannLeCun团队的一篇论文，论文主要讨论了卷积结构网络中各个layer的作用，进而探讨一个好的深度结构分类网络应该是什么样子的。摘要：在很多目标识别系统的特征提取阶段主要分为三部分：卷积，非线性变换和pooling本文提出三个问题：1.卷积层后的非线性变换如何应用分类准确率2.采用无监督学习的filter，或者监督学的filter比随机权值的filter分类效果更好？3.多阶段

whiteinblue·2015-01-24 11:00

What is the Best Multi-Stage Architecture for Object Recognition?(经典文章阅读)

一.文献名字和作者 WhatistheBestMulti-StageArchitectureforObjectRecognition?， KevinJarrett,KorayKavukcuoglu,Marc’AurelioRanzatoandYannLeCun 二.阅读时间 2014年11月3日三.文献的贡献点文章主要是通过实验的方法回答了自己提出的三个问题：1.非线性变换是否影响识别

shengno1·2014-11-03 20:00

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

DeepLearning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析转自：http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘

lyh03601·2014-03-16 15:00

What is the Best Multi-Stage Architecture for Object Recognition?

DeepLearning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘

xulinshadow701·2013-12-24 21:00

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

DeepLearning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘

android_asp·2013-08-22 17:00

Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析

DeepLearning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘

zouxy09·2013-08-16 17:00

u_boot移植学习笔记

bootloader初始化硬件设备启动过程单阶段(single-stage)多阶段(multi-stage)bootloader大多采用两阶段stage1 完成初始化硬件准备内存空间,将stage3复制到内存中

retacn_yue·2013-03-06 21:00

简述bootloader启动过程及作用

bootloader启动过程：分为单阶段（single-stage）和多阶段（multi-stage）两种阶段比较：多阶段的bootloader具有更复杂的功能

mrjy1475726263·2013-01-24 10:00

u-boot简述

1、Bootloader的启动过程启动过程可以分为单阶段(SingleStage)、多阶段(Multi-Stage)两种。通常多阶段的Bootloader能提供更为复杂的功能，以及更好的可移植性。

tianxiawuzhei·2012-03-24 22:00

（Multi-stage Continuous Integration）多阶段持续集成

shangchm·2009-06-04 06:00

（Multi-stage Continuous Integration）多阶段持续集成

BlogJava 首页新随笔联系聚合管理posts-124,comments-298,trackbacks-0（Multi-stageContinuousIntegration）多阶段持续集成一、目前的情况目前我们要进行持续集成的对象是一个有着100人左右的开发团队，他们开发着一套很庞大的系统。整个开发团队划分为多个开发小组进行协同开发，每个开发小组负责2-3个模块的开发，实际这

shangchm·2009-06-04 06:00

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（Multi-stageContinuousIntegration）多阶段持续集成一、目前的情况目前我们要进行持续集成的对象是一个有着100人左右的开发团队，他们开发着一套很庞大的系统。整个开发团队划分为多个开发小组进行协同开发，每个开发小组负责2-3个模块的开发，实际这里的模块已经相当于一个中小型系统。各模块所有的类都通过eclipse整体编译在一起，直接放置在WEB-INF/classes下。

心情小站·2009-05-26 23:00

（Multi-stage Continuous Integration）多阶段持续集成

ronghao·2009-05-26 23:00

（Multi-stage Continuous Integration）多阶段持续集成

一、目前的情况目前我们要进行持续集成的对象是一个有着100人左右的开发团队，他们开发着一套很庞大的系统。整个开发团队划分为多个开发小组进行协同开发，每个开发小组负责2-3个模块的开发，实际这里的模块已经相当于一个中小型系统。各模块所有的类都通过eclipse整体编译在一起，直接放置在WEB-INF/classes下。本地是无法启动整个系统的，需要耗费大量的资源。二、碰到的问题在了解具体情况之前，我

ronghao·2009-05-26 23:00

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