0 导言 attention机制是模仿人类注意力而提出的一种解决问题的办法，简单地说就是从大量信息中快速筛选出高价值信息。主要用于解决LSTM/RNN模型输入序列较长的时候很...
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attention机制原理及简单实现 -
Focal Loss 原理及实践1 关于Focal Loss Focal Loss 是一个在交叉熵(CE)基础上改进的损失函数，来自ICCV2017的Best student paper——Focal Lo...
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记录菜鸡在学习计算机视觉，图像处理过程中遇到问题、解决问题的升级之路。
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MobaXterm通过跳板机连接内网1、安装MobaXterm，可下载链接: https://pan.baidu.com/s/1TW_z8jTCAORIhPEF09K9BA 密码: zc5b2、下载安装好之后，...
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还有推理部分没有main函数啊
Nvidia Jetson Xavier TensorRT尝试
在最近的项目中需要对Xavier上的tensorflow代码进行加速，然后xavier中又自带了TensorRT，所以就直接使用TensorRT进行加速。本文针对tensor...
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你好，pb文件时哪个文件呢
Nvidia Jetson Xavier TensorRT尝试
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把喜欢的事情做到极致！
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论文阅读：轻量级网络之shuffleNetV2—— ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design文章是去年的，但是感觉思路很清晰，被说服了，觉得超牛逼。之前没有好好看，真的是打脸max。还是要好好看论文啊，不要就听名字。 这篇文章主要是对v1的改进。 思考向，flops...
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要么努力挣钱，要么努力锻炼<br>
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如果我的文章中某一章节的细节部分难以理解，请给我留言。我会更新文章使读者能够有所收获。
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这不就跳了1000个吗
用其他数据集训练KittiSeg
在win10上配置成功KittiSeg后，随便从网上download了一张图片测试一下效果，结果发现不work随意数据上的结果： kitti数据上的结果： 打算自己训练一个m...
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files = [line for line in open('all2.txt')]
file = files[1000:]
为什么要files[1000:]用其他数据集训练KittiSeg
在win10上配置成功KittiSeg后，随便从网上download了一张图片测试一下效果，结果发现不work随意数据上的结果： kitti数据上的结果： 打算自己训练一个m...
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@涂山容容 哦OO
论文笔记：MultiNet: Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous Driving
曾经Kitti道路分割排名第一的方案， 现为Kitti上UM-road 排名35的方案。main contribution：1.将分类、检测、分割三个任务结合起来，共用enc...
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而且改网络在分割部分，貌似是采用了特征组合的方式进行特征提取，不知道这样的意义是什么，因为道路的分割是对大目标进行分割，我觉得用不到金字塔特征提取的架构
论文笔记：MultiNet: Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous Driving
曾经Kitti道路分割排名第一的方案， 现为Kitti上UM-road 排名35的方案。main contribution：1.将分类、检测、分割三个任务结合起来，共用enc...
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这个网络没有跑通，不知道大神有没有跑通过呢
论文笔记：MultiNet: Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous Driving
曾经Kitti道路分割排名第一的方案， 现为Kitti上UM-road 排名35的方案。main contribution：1.将分类、检测、分割三个任务结合起来，共用enc...
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大神，你的微博曾经转发的一个标定工具（opencv的），分割标定工具，有没有装过啊？
用其他数据集训练KittiSeg
在win10上配置成功KittiSeg后，随便从网上download了一张图片测试一下效果，结果发现不work随意数据上的结果： kitti数据上的结果： 打算自己训练一个m...
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@涂山容容
训练出来啦，但是不知道怎么测试，RUN里面的ckpt与meta怎么测试呢
用其他数据集训练KittiSeg
在win10上配置成功KittiSeg后，随便从网上download了一张图片测试一下效果，结果发现不work随意数据上的结果： kitti数据上的结果： 打算自己训练一个m...
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训练出来啦，但是不知道怎么测试，RUN里面的ckpt与meta怎么测试呢
