thinkphp3.2源码解读

Mask RCNN网络源码解读（Ⅱ） --- ResNet、ResNeXt网络结构、BN及迁移学习

目录1.ResNet简介2.residual结构和ResNet-34详解2.1residual结构2.2BatchNormalization3.迁移学习4.ResNeXt网络结构1.ResNet简介ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年lmageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得coco数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。(啥也别说了，就是NB）。网络中的亮点：①超深
Courage2022·2023-01-10 15:36

Mask RCNN网络源码解读（Ⅳ） --- Mask R-CNN论文解读

目录1.MaskR-CNN简介2.Mask分支3.MaskR-CNN损失4Mask分支预测使用1.MaskR-CNN简介回顾我们之前所说的图像分类、目标检测、语义分割的内容：我们来看一下实例分割和语义分割的差别：MaskR-CNN不仅能够同时进行目标检测与分割，还能很容易地扩展到其他任务中。MaskR-CNN原论文中的图一：其中红线框住的部分和我们之前所说的FasterR-CNN部分是一样的，如果
Courage2022·2023-01-10 15:36

Mask RCNN网络源码解读（Ⅴ） --- Mask R-CNN论文解读环境配置以及训练脚本解析

目录1.源码地址2.项目配置2.1环境配置2.2文件结构2.3预训练权重下载地址（下载后放入当前文件夹中）2.4数据集：本例程使用的有COCO2017数据集和PascalVOC2012数据集2.4.1COCO2017数据集2.4.2PascalVOC2012数据集2.5训练方法2.6注意事项3.train.py解析1.源码地址MaskR-CNN源码地址https://pan.baidu.com/s
Courage2022·2023-01-10 15:36

Mask RCNN网络源码解读（Ⅲ） --- FCN网络

目录1.FCN网络简介2.FCN-32S3.FCN-16S4.FCN-8S5.膨胀卷积（空洞卷积）6.pytorch中FCN的实现6.1代码地址1.FCN网络简介首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。全卷积网络即将分类网络中的全连接层全部替换为卷积层。从数据可以看出，它的性能十分优秀！从左图可以看到，其实就是一系列卷积和下采样的过程最后得到一个21个channel的特征层，我们再对其进行一个上采
Courage2022·2023-01-10 15:59

pycorrector源码解读

纠错广泛应用于诸如搜索的query分析等领域。纠错思路框架.png纠错思路如图。这里主要解读一下pycorrector源码。先对文本预处理，切分句子，对句子detect_sentence找maybe_errors。包括自定义混淆集，专名错误，字错误，词错误。自定义混淆集即为错误词：正确词的kv对，这里是遍历词典对句子用find，个人认为可以做一些优化：先分词然后用最大后向匹配去找词典中的词，这样时
Cracks_Yi·2023-01-10 15:34

React源码解读之更新的创建

React的鲜活生命起源于ReactDOM.render，这个过程会为它的一生储备好很多必需品，我们顺着这个线索，一探婴儿般React应用诞生之初的悦然。更新创建的操作我们总结为以下两种场景ReactDOM.rendersetStateforceUpdateReactDom.render串联该内容，一图以蔽之首先看到react-dom/client/ReactDOM中对于ReactDOM的定义，其
·2023-01-09 09:09

React源码解读之任务调度

React设计体系如人类社会一般，拨动时间轮盘的那一刻，你便成了穿梭在轮片中的一粒细沙，角逐过程处处都需要亮出你的属性，你重要吗？你无可替代吗？你有特殊权限吗？没有，那不好意思，请继续在轮片中循环。属于你的生命之火殆尽，前来悼念之人很多，这幕，像极了出生时的场景。干啥玩意儿，这是技术文章不是抒情散文！下面进入正题。创建的准备上一节已经说明了，主要定义与更新相关的数据结构和变量，计算过期时间等。完成
·2023-01-09 09:09

React源码解读之React Fiber

开始之前，先讲一下该文章能帮你解决哪些问题？facebook为什么要使用重构ReactReactFiber是什么ReactFiber的核心算法-react是如何中断重启任务的reactfiber部分源码简化版前言该文章涉及的源码部分基于Reactv17.0.2whyReactFiber浏览器渲染过程从浏览器的运行机制谈起。大家都知道，浏览器是多进程多线程的，多进程包括主进程，渲染进程，插件进程，G
·2023-01-09 09:09

Mask RCNN源码解读

MaskRCNN源码解读前言数据集数据载入模型搭建模型输入模型输出resnet101RPN网络ProposalLayerDetectionTargetLayerfpn_classifier_graphROIPooling
RyanC3·2023-01-09 06:24

Mask RCNN网络源码解读（Ⅰ） --- 语义分割前言与转置卷积

目录1.什么是语义分割2.语义分割常见的数据集格式3.常见的语义分割评价指标4.转置卷积1.什么是语义分割常见分割任务：语义分割、实例分割、全景分割图一原始图片图二语义分割图三实例分割语义分割（例如FCN网络）可以理解为一个分类任务，对每个像素进行分类。实例分割（例如MaskR-CNN网络）更精细一些，对于同一个类别的不同目标我们也用不同颜色来分割。全景分割（例如PanopticFPN网络）：语义
Courage2022·2023-01-09 06:17

pytorch 对特征进行mean_Pytorch中的四种经典Loss源码解析

笔者最近在OneFlow框架对齐实现Pytorch相关Loss代码，其中也涉及到部分源码解读，数学特殊操作等知识，于是想写篇文章简单总结一下。
山田孝之·2023-01-08 10:48

基于SMPL模型人体三维重建总结整理

SMPL相关问题与学习过程SMPLmodelpython3下使用SMPL和SMPLifySMPL代码的源码解读一些没搞懂的问题补充参考前期的调研过程中，一直都听说SMPL模型，以及很论文中都使用了他，例如
简生_·2023-01-08 09:03

Caffe源码解读：防止梯度爆炸的措施-梯度裁剪

梯度裁剪是一种在非常深度的网络（通常是循环神经网络）中用于防止梯度爆炸（explodinggradient）的技术。执行梯度裁剪的方法有很多，但常见的一种是当参数矢量的L2范数（L2norm）超过一个特定阈值时对参数矢量的梯度进行标准化，这个特定阈值根据函数：新梯度=梯度*阈值/梯度L2范数new_gradients=gradients*threshold/l2_norm(gradients)。C
faithenXX·2023-01-07 16:28

PYTORCH LIGHTNING DATAMODULES及SimCLR源码解读

官方文档地址项目地址PYTORCHLIGHTNINGDATAMODULESDataModules将数据与模型解耦分开，从而可以只关注模型本身而不用关注数据自定义DataModules时需要继承LightningModule，并实现以下几个方法def__init__(self):#一般用来指定data_dir(数据目录),定义transform,定义默认的self.dims,方便后面对数据的使用de
xjunjin·2023-01-06 13:26

Netty源码解读——Netty与Reactor模式

Netty源码解读（四）Netty与Reactor模式一：Netty、NIO、多线程？时隔很久终于又更新了！之前一直迟迟未动也是因为积累不够，后面比较难下手。
MayMatrix·2023-01-05 18:56

Netty源码解读（四）Netty与Reactor模式

过年期间李林锋发布了一个Netty5.0架构剖析和源码解读，看完也是收获不少。前面的文章我们分析了Netty的结构，这次咱们来分析最错综复杂的一部分-Netty中的多线程以及NIO的应用。
windskymr·2023-01-05 18:50

YoloV3-SPP NMS源码详解

NMS处理关于map的计算，ultralytic版本的源码调用了pycoco库函数来计算map，因此这里不讲map的计算，感兴趣可以去看看我朋友关于对YOLOV5之MAP计算的博客：【YOLOV5-5.x源码解读
小哈蒙德·2023-01-05 15:18

谈谈in常量查询的设计与优化

介绍如标题所示，这是一篇介绍in常量查询的源码解读文章，但又不限于in常量查询，因为其中涉及的很多设计与优化对于大多数查询都是普适的。一如往常一样，我们首先会过一遍整体的执行流程，梳理一个大致的框架。
·2023-01-05 15:07

看透react源码之感受react的进化

写在前面网上有许多关于react源码解读的文章，其中有很多都只是单纯贴源码，罗列变量名。其实大家都知道这个英文怎么读，直译也大概知道意思，但是这个英文在react中起到什么作用，并没有说的很通俗明白。
·2023-01-05 09:29

PointNet源码解读

本次源码解读的地址为：https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch，这一版本的源码易读性高，主要是封装程度较低，注释较全，安装额外的库也比较少
naca yu·2023-01-05 09:26

TiCDC 源码阅读（二）TiKV CDC 模块介绍

本文是TiCDC源码解读的第二篇，将于大家介绍TiCDC的重要组成部分，TiKV中的CDC模块。我们会围绕4个问题和2个目标展开。TiKV中的CDC模块是什么？TiKV如何输出数据变更事件流？
·2023-01-04 22:15

html源码解析函数,源码解读

前端进阶(2)使用fetch/axios时，如何取消http请求1.需求现在前端都是SPA，我们什么时候需要取消HTTP请求呢？当我们从一个页面跳转到另外一个页面时，如果前一个页面的请求还没有返回，那么我们希望取消前一个页面的请求某些操作耗时比较长(不能是保存等操作哦)，如果用户不想等待...»前端进阶(1)Web前端性能优化Web前端性能优化,不仅能够改善站点的用户体验，并且能够节省相当的资源利
Airva128·2023-01-04 11:16

Faster RCNN网络源码解读（Ⅹ） --- FastRCNN部分正负样本采样及FastRCNN部分损失计算

目录一、回顾以及本篇博客内容概述二、代码解析2.1ROIHeads类（承接上篇博客的2.5节）2.1.1初始化函数__init__回顾2.1.2正向传播forward回顾2.1.3select_training_samples2.1.4add_gt_proposals2.1.5assign_targets_to_proposals2.1.6subsample2.1.7fastrcnn_loss一、
Courage2022·2023-01-04 09:34

Faster RCNN网络源码解读（Ⅸ） --- ROIAlign、TwoMLPHead、FastRCNNPredictor部分解析

目录一、回顾以及本篇博客内容概述二、代码解析2.1FasterRCNNBase类2.1.1forward正向传播2.2FasterRCNN类2.2.1roi_heads定义2.3TwoMLPHead类（faster_rcnn_framework.py）2.4FastRCNNPredictor类2.5RoIHeads类（roi_head.py）2.5.1初始化函数__init__2.5.2正向传播f
Courage2022·2023-01-04 09:04

轻松入门自然语言处理系列 专题8 源码解读──基于HMM的结巴分词

文章目录前言一、jiaba分词总览二、源代码分析1.前缀字典2.DAG3.最大概率切分组合4.未登录词问题总结前言本文主要介绍了基于HMM的jieba分词，主要包含分词总览、源代码分析。一、jiaba分词总览中文不像英文单词之间以空格分割，而是以字为分界的，因此需要专门进行分词，分词也是一项基本的工作，同时分词的准确度直接影响到后续中文NLP任务的效果。中文分词存在着一些难点，包括歧义切分（多义组
cutercorley·2023-01-04 09:50

Faster RCNN网络源码解读（Ⅺ） --- 预测结果后处理及预测过程（完结撒花）

目录一、回顾以及本篇博客内容概述二、代码解析2.1ROIHead类（承接上篇博客的2.1节）2.1.1初始化函数__init__回顾2.1.2正向传播forward回顾及预测结果后处理2.1.3postprocess_detections2.2FasterRCNNBase类前向传播过程2.3GeneralizedRCNNTransform类（transform.py）2.3.1postproces
Courage2022·2023-01-04 09:46

Python实现K-means算法

官网scikit-learn案例地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自：scikit-learn源码解读之
Cindy0812·2023-01-04 07:31

BERT源码解读，详细写记录从零实现BERT模型

目录1、参数设置2、数据预处理3、预训练任务的数据构建部分（非常重要）mask部分（***）为什么在max_pred-实际mask掉的单词数量上补04、模型整体架构损失函数1、参数设置if__name__=='__main__':#BERTParametersmaxlen=30#句子的最大长度cover住95%不要看平均数或者99%直接取最大可以吗？当然也可以，看你自己batch_size=6#每
SaltyFish_Go·2023-01-03 18:32

k8s默认调度器关于pod申请资源过滤的源码细节

大家估计都会滔滔不绝说一通但是是否真正的了解其中的细节估计就不好说了下面是我阅读k8s调度器的源码分析的全过程我的23个课程推荐k8s零基础入门运维课程k8s零基础入门运维课程，计算存储网络和常见的集群相关操作k8s纯源码解读教程
·2023-01-03 15:16

mmdetection从入门到精通（三）－框架整体结构和源码解读

目录1mmdetection模型组件详解1.1目标检测算法分类1.2model组建和流程1.3整体各个组件模块(1)backbone：(2)neck：(3)head：(4)plugins(enhance)：(5)core（其他核心处理模块）：-BBoxAssigner-BBoxSampler-
熊猫小妖·2023-01-03 06:51

Vector源码解读

本文介绍Vector源码分析，对其APIdoc注解进行翻译并解释。一、翻译Vector类的注解：①基本功能：Vector类实现了一系列的array对象。像一个array一样，它包含的成员可以通过整数下标来访问，但是它的长度（size）可以根据需要进行扩增和收缩，以适应在Vector对象创建后增加和移除元素的需求。Vector对象通过维护一个容量和一个容量扩增（capacityIncrement）属
ws94·2023-01-02 08:17

Faster RCNN 源码解读(2) -- NMS(非极大抑制)

NMS简介非极大抑制算法应用相当广泛，其主要目的是消除多余的框，找到最佳的物体检测位置。其实现的思想主要是将各个框的置信度进行排序，然后选择其中置信度最高的框A，将其作为标准选择其他框，同时设置一个阈值，当其他框B与A的重合程度超过阈值就将B舍弃掉，然后在剩余的框中选择置信度最大的框，重复上述操作。定义dets矩阵与阈值importnumpyasnpdets=np.array([[204,102,
williamyi96·2023-01-02 08:59

Faster RCNN源码解读5-损失函数

FasterRCNN复现FasterRCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理FasterRCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1）FasterRCNN
业余狙击手19·2023-01-02 07:21

Faster RCNN网络源码解读（Ⅷ） --- RPN网络代码解析（下）RegionProposalNetwork类解析

目录一、代码作用（rpn_function.py）二、代码解析2.1RegionProposalNetwork类2.1.1正向传播过程forward接着上篇博客的2.1.2节2.1.2assign_targets_to_anchors2.1.3det_utils.Matcher传入参数2.1.4compute_loss2.1.5smooth_l1_loss2.2Matcher类（det_utils
Courage2022·2023-01-02 07:58

【超详细】在Jetson Nano中部署YOLOV5 + 源码解读 + 修改detect.py加入UART串口收发功能

在JetsonNano中部署YOLOV5+源码解读+修改detect.py加入UART串口收发功能写在前面：这篇文章非常基础，适合像我一样还在摸索中的新手学习讨论。
onetwothree_go·2023-01-01 16:01

DeepSort之源码解读

文章有点长…代码地址：https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorchtraker是一个类，负责对多个track的进行操作，包括预测和更新。self.tracker.predict()self.tracker.update(detections)tracker预测阶段是对每个track进行预测，包括卡尔曼预测track年龄age+1time_since_upda
甘先了个生·2023-01-01 08:38

Faster RCNN网络源码解读（Ⅵ） --- RPN网络代码解析（上）RPNHead类与AnchorsGenerator类解析

目录一、代码作用（rpn_function.py）二、代码解析2.1RPNHead类2.2AnchorsGenerator类2.2.1初始化函数__init__2.2.2正向传播过程forward2.2.3set_cell_anchors生成anchors模板2.2.4generate_anchors生成anchors2.2.5cached_grid_anchors2.2.6grid_anchor
Courage2022·2023-01-01 07:06

Faster RCNN网络源码解读（Ⅳ） --- Faster R-CNN主体代码执行流程解析

目录一、FasterR-CNN框架图二、结合代码（faster_rcnn_framework.py）2.1FasterRCNNBase类2.2FasterRCNN类一、FasterR-CNN框架图我们获取一张图片后将其输入特征提取网络Backbone中得到特征图，将特征图输入到RPN中得到一系列的proposal即目标建议框（2K左右），将建议框根据原图和特征图的投影关系可以得到一个个特征矩阵，将
Courage2022·2023-01-01 07:06

Faster RCNN网络源码解读（Ⅴ） --- GeneralizedRCNNTransform图像初始化代码解析

目录一、代码作用（transform.py）编辑二、代码解析2.1GeneralizedRCNNTransform类2.1.1初始化函数__init__2.1.2normalize标准化处理2.1.3将图像以及bndbox进行缩放resize2.1.4batch_images2.1.5正向传播forward2.1.6后处理模块postprocess三、ImageList类一、代码作用（transf
Courage2022·2023-01-01 07:06

Faster RCNN网络源码解读（Ⅶ） --- RPN网络代码解析（中）RegionProposalNetwork类解析

目录一、代码作用（rpn_function.py）二、代码解析2.1RegionProposalNetwork类2.1.1初始化函数__init__2.1.2正向传播过程forward2.1.3concat_box_prediction_layers函数2.1.4permute_and_flatten2.1.5filter_proposals2.1.6_get_top_n_idx2.2BoxCod
Courage2022·2023-01-01 07:01

手写一个mini-webpack

JavaScript打包器所有配置项优化90%打包速度优化包体积优化首屏加载时间与页面流畅度构建包分析详细配置手写一个webapck插件（模拟HtmlWebpackPlugin的实现）webapck4核心源码解读
一行注释·2022-12-31 18:12

Faster RCNN网络源码解读（Ⅱ） --- Faster RCNN源码使用

目录一、源码链接二、环境配置三、文件结构四、预训练权重下载地址五、训练集六、训练方法及注意事项七、大概看一下训练过程（train_mobilenetv2.py）一、源码链接FasterR-CNN源码链接https://pan.baidu.com/s/1SQjyLXD47H11ke05OXYSsQ?pwd=gt4f二、环境配置*Python3.6/3.7/3.8*Pytorch1.7.1(注意：必须
Courage2022·2022-12-31 09:24

两周总结-----YOLOv3 算法理解以及代码的学习

一、YOLOv3算法解读YOLO算法，学了两个星期，看了论文、视频、源码解读，还没完全看完，现将这两周收获记录于此文，以及参考的一些资料也放于此。
yanyanyanzi111·2022-12-31 08:19

HashMap源码解读（中篇）

文章目录前言一、进入JDK中的源码（InteliJIDEA为例）二、HashMap的结构三、源码解读3.1属性解读3.2put方法解读3.2.1HashMap中的hash方法3.2.2HashMap中的
Killing Vibe·2022-12-31 01:34

PointRend原理及源码解读--2020.2

论文PointRend:ImageSegmentationasRendering本质个人认为这篇文章的本质就是，在最深的featuremap上进行预测，找出分类不明确的这些点，然后把这些点的低层特征concat进来单独再进行预测；之所以计算量小，速度快，就是因为只concat了有限少量点的低层特征，而不是全部低层特征。1、PointRend原理PointRend能够通过一种不断迭代的算法来自适应的
lucky_nalan·2022-12-31 00:54

Faster RCNN网络源码解读（Ⅰ） --- Fast RCNN、Faster RCNN论文解读

目录一、FastR-CNN论文解读二、FasterR-CNN论文解读一、FastR-CNN论文解读FastR-CNN是作者RossGirshick继R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%（在Pascalvoc数据集上）。RCNN算法流程可分为4个步骤①一张图像生成1K~2K个候选区域(
Courage2022·2022-12-30 13:44

Vite项目自动添加eslint prettier源码解读

目录引言使用源码阅读总结引言vite-pretty-lint库是一个为Vite创建的Vue或React项目初始化eslint和prettier的库。该库的目的是为了让开发者在创建项目时，不需要手动配置eslint和prettier，而是通过vite-pretty-lint库来自动配置。源码地址：vite-pretty-lintgithub1s直接看使用根据vite-pretty-lint库的REA
·2022-12-30 07:46

yocto queue微型队列数据结构源码解读

目录引言时间复杂度和空间复杂度时间复杂度空间复杂度源码分析代码分析构造函数enqueuedequeue图例迭代器迭代器的使用总结引言yocto-queue是一个微型队列的数据结构，根据作者的介绍，如果在你一个数据量很大的数组上，大量的操作Array.push和Array.shift，那么你可以考虑使用yocto-queue来替代Array。因为Array.shift的时间复杂度是O(n)，而Que
·2022-12-30 07:41

Css-In-Js实现classNames库源码解读

目录引言使用源码阅读兼容性CommonJSAMDwindow浏览器环境实现多个参数处理参数类型处理数组处理对象处理测试用例Css-in-JS示例总结引言classNames是一个简单的且实用的JavaScript应用程序，可以有条件的将多个类名组合在一起。它是一个非常有用的工具，可以用来动态的添加或者删除类名。仓库地址：classNames使用根据classNames的README，可以发现库的作
·2022-12-30 07:09

PyTorch之torchvision.models

原PyTorch源码解读之torchvision.models2018年01月21日13:28:35AI之路阅读数：26264更多个人分类：深度学习PyTorch所属专栏：PyTorch使用及源码解读版权声明
火华AI之路·2022-12-29 12:21
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