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查询Tags标签： anchor，共有 32条记录-
【Windows】下载doc88文件
【Windows】下载doc88文件 平台：Windows 10， 浏览器：最新版Edge或chrome 1、把页面放到最大，加载所有的页面 2、ctrl+shift+i 进入开发者页面 3、在console里，输入以下代码，然后回车 function downloadPages(from, to) {for (i = from; i <= to; i++) {const pag…
2022/8/24 5:22:45 人评论 次浏览 -
进一步正样本分配OTA-Optimal Transport Assignment for Object Detection
论文：OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14259 代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA文章目录1 什么是标签分配？ 2 为什么提出OTA？ 3 OTA方法3.1 OTA 思路 3.2 Optimal Transport 3.3 O…
2022/7/1 23:21:48 人评论 次浏览 -
ExtJS 布局-Anchor 布局（Anchor layout）
更新记录： 2022年5月30日 发布本篇1.说明 anchor布局类似auto布局从上到下进行堆叠，但不同的是其可以指定每个元素相对于容器大小的比例。 当调整父容器大小，容器根据指定的规则调整所有子组件的大小。支持数值方式、百分比方式设置比例。 使用百分比示意图使用数值示意…
2022/5/30 23:21:28 人评论 次浏览 -
NPOI获取Excel文件里的形状/图片的坐标/锚点
有个妹纸找我请教如何获取图片坐标，因此我到家后花了点时间，写了这份代码。 实测下来，可以正确获取Excel 2003版本的形状和图片这两种的坐标/锚点，以及Excel 2007版本的图片的坐标/锚点。 暂未解决如何将Excel 2007以上版本的形状(XSSFSimpleShape)转换成图片(XSSFPic…
2022/4/14 6:17:22 人评论 次浏览 -
CTPN理论学习笔记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51383402[CRNN]https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801介绍CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。CTPN <------ Faster RCNN【也就是接引入LSTM】 CNN作用是：提取感受野内的空间信息； LSTM…
2022/3/31 6:21:36 人评论 次浏览 -
HTML和JavaScript保存文件
HTML和JavaScript保存文件我在博文 html5读取本地文本文件及图片文件 介绍了一些例子 https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/120469779下面介绍在本地保存文本的例子，源码如下： <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="UTF-…
2022/1/2 1:08:19 人评论 次浏览 -
HTML和JavaScript保存文件
HTML和JavaScript保存文件我在博文 html5读取本地文本文件及图片文件 介绍了一些例子 https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/120469779下面介绍在本地保存文本的例子，源码如下： <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="UTF-…
2022/1/2 1:08:19 人评论 次浏览 -
Anchor Free系列模型13
2021SC@SDUSC CenterNet训练自己的数据集（接上文） 注意这里json文件的命名要通过datasets/pascal.py中第44到48行的内容确定的。 self.data_dir = os.path.join(data_dir, voc) self.img_dir = os.path.join(self.data_dir, images) _ann_name = {train: trainval0712, …
2021/12/27 23:38:37 人评论 次浏览 -
Anchor Free系列模型13
2021SC@SDUSC CenterNet训练自己的数据集（接上文） 注意这里json文件的命名要通过datasets/pascal.py中第44到48行的内容确定的。 self.data_dir = os.path.join(data_dir, voc) self.img_dir = os.path.join(self.data_dir, images) _ann_name = {train: trainval0712, …
2021/12/27 23:38:37 人评论 次浏览 -
Anchor Free系列模型10
2021SC@SDUSC CenterNet之loss计算代码解析 网络输出 # heatmap 输出的tensor的通道个数是80，每个通道代表对应类别的heatmap (hm): Sequential( (0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace) (2): Conv2d(64, 80, kerne…
2021/12/27 23:12:57 人评论 次浏览 -
Anchor Free系列模型10
2021SC@SDUSC CenterNet之loss计算代码解析 网络输出 # heatmap 输出的tensor的通道个数是80，每个通道代表对应类别的heatmap (hm): Sequential( (0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace) (2): Conv2d(64, 80, kerne…
2021/12/27 23:12:57 人评论 次浏览 -
RPN自学笔记
RPN是用来提取候选框的网络。 rpn出自Faster R-CNN。Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN。 上图所示为Faster R-CNN的网络结构。 Faster R-CNN的算法流程可以分为三个步骤： 1.将输入图像输入到特征提取网络中的到特征图 2.使用RPN网络生成候选框，投影到特征图上获得相应的…
2021/10/5 23:13:01 人评论 次浏览 -
RPN自学笔记
RPN是用来提取候选框的网络。 rpn出自Faster R-CNN。Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN。 上图所示为Faster R-CNN的网络结构。 Faster R-CNN的算法流程可以分为三个步骤： 1.将输入图像输入到特征提取网络中的到特征图 2.使用RPN网络生成候选框，投影到特征图上获得相应的…
2021/10/5 23:13:01 人评论 次浏览 -
YOLOX阅读笔记
YOLOX论文阅读 文章目录 BaselineDecoupled head数据增强策略Anchor-freeMulti-positiveSimOTAend-to-end YOLOBaseline Baseline:DarkNet53 + SPP Layer 同时加入了一些训练策略，EMA权重更新，cosine学习率机制， IoU loss和IOU-aware分支，在训练cls和obj分支时使用BCE…
2021/10/2 23:14:48 人评论 次浏览 -
YOLOX阅读笔记
YOLOX论文阅读 文章目录 BaselineDecoupled head数据增强策略Anchor-freeMulti-positiveSimOTAend-to-end YOLOBaseline Baseline:DarkNet53 + SPP Layer 同时加入了一些训练策略，EMA权重更新，cosine学习率机制， IoU loss和IOU-aware分支，在训练cls和obj分支时使用BCE…
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