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RSS订阅原创 对于np.array中的[::-1]的一点理解
一维时：反向排列二维时：三维时：如上可知：array的deep是第一维，竖向第二维，横向第三维故实现倒序时，有如上三种情况。验证四维时：.a的shape是(3, 3, 3, 4)，最后一维的倒序，仍然是行向方向。对于其他位置的操作，主要要注意具体是对哪个维度的操作。...
2019-03-02 10:24:29
4311
原创 np.random.seed
1、import numpy as npnum=0np.random.seed(3)while(num<20): print(np.random.random()) num+=1 结果为：0.55079790257457550.70814782261810480.29090473891294430.5108276051976630.89294695...
2019-01-23 17:00:43
670
翻译 Faster R-CNN中的RPN
为了生成region proposal，我们在feature map（由共享卷积层的最后一层上输出）上滑动一个small network。这个small network以一个feature map上nn的空间窗口作为输入。每个sliding-window被映射到一个更低维特征（256-d for ZF and 512-d for VGG, with ReLU following）。这些特征再给到两...
2019-01-18 15:38:08
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1
原创 Faster R-CNN
首先了解一些R-CNN和Fast R-CNN，然后开始介绍Faster R-CNN。1、R-CNNInput image——Selective search ——放缩至同样大小——CNN（pretrain，一张张图片分别通过）——softmax/svm结合标签和包围框训练，如果后面是svm，要单独训练。缺点：在Selective search、放缩和串行CNN前向传播上耗时，三个模块需要分...
2019-01-18 15:33:51
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空空如也
空空如也
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