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商汤提出解偶检测中分类和定位分支的新方法TSD,COCO 51.2mAP | CVPR 2020

回眸只為那壹抹淺笑 提交于 2020-05-04 12:08:58
> 目前很多研究表明目标检测中的分类分支和定位分支存在较大的偏差,论文从sibling head改造入手,跳出常规的优化方向,提出TSD方法解决混合任务带来的内在冲突,从主干的proposal中学习不同的task-aware proposal,同时结合PC来保证TSD的性能,在COCO上达到了51.2mAP   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Revisiting the Sibling Head in Object Detector 论文地址: https://arxiv.org/abs/2003.07540 Introduction   经典RoI-based定位算法使用sibling head(2-fc)对proposal同时进行分类和回归,由于任务的本质不同,分类任务和定位任务是完全不同的,关注的特征也不一样,如图1所示。分类任务往往需要平移不变性,而定位任务则需要平移可变性。   具体属性的表现如公式10所示,$\forall_{\varepsilon}, IoU(P+\varepsilon,\mathcal{B})\ge T$,$T$为IoU阈值,$f$为共用的特征提取器。因此,共用的特征提取器以及相同的proposal都是目标检测学习的主要障碍。   与以往的方法不同,论文观察到限制定位算法的根本问题在于分类分支和定位分支在空间维度上存在偏差

Python学习笔记-Python基础(二)

余生长醉 提交于 2020-05-02 16:18:37
第1章 深入学习Python数据类型   Python3中有六个标准的数据类型: Number(数字) String(字符串) List(列表) Tuple(元组) Dictionary(字典) Sets(集合) 一、 数字类型 ( Number )   Python3支持的数字类型:int(整型)、float(浮点型)、complex(复数)   数字类型定义的时候变量名后面直接跟数字, 数字类型是不可变数据类型。 整型与浮点型 1、int(整型) 定义方式: age = 18 # age=int(18) 用途:   年龄、等级、身份证号、QQ号等 2、float(浮点型) 定义方式: salary = 3.1 # salary = float(3.1) 用途:   薪资、身高、体重、体质参数等 数字类型的基本操作 # 数字的操作类型主要在程序中起到一个判断作用 num1=b ' 4 ' # bytes num2=u ' 4 ' # Unicode num3= ' 四 ' # 中文数字 num4= ' Ⅳ ' # 罗马数字 # isdigit() # 作用就是判断是否是数字 print (num1.isdigit()) # True print (num2.isdigit()) # True print (num3.isdigit()) # False print (num4

【练习】Python第一,二次

只谈情不闲聊 提交于 2020-05-02 16:17:55
练习一 1,执行Python脚本的两种方式 a,Python解释器 b,Python 1.py 2,简述位和字节的关系 一个字节等于8位 3,简述ascii,unicode,utf-8,gbk的关系 最开始ascii,表示信息有限。后来发明unicode给全球的字符编码,再后来为了节约信息位采用了压缩形式utf-8,gbk是使用两个字节的汉字专用编码 4,请写出“李杰”分别用utf-8和gbk编码所占的位数 utf-8:6字节 gbk:4字节 a = "李杰" Python3 len(a) = 2 使用for循环,打印每个字符:李,杰 Python2 len(a) = 6 #按字节计算 使用for循环,循环输出六次:但是都是乱码,每个乱码代表一个字节 v = "李杰" for item in v: print(item) 5,Python单行注释和多行注释分别用什么? 单行注释# 多行注释““” ‘’‘ 6,声明变量注意事项有哪些? 字母,数字,下划线。数字不能开头,不能用python关键字,最好不用python内置字符 7,如有一变量n1 = 5,请使用int提供的方法,得到该变量最少可以用多少个二进制位表示 ni = 10 v = ni. bit_length() print(v) 8,布尔值分别有什么? True False 首字母大写 ”“(空字符串), 0, 9,阅读代码

Python 字符串(str)介绍

◇◆丶佛笑我妖孽 提交于 2020-05-02 16:17:34
字符串 str   作用: 用来记录文本(文字)信息 字符串的表示方式: 在非注释中,凡是用引号括起来的部分都是字符串   ' 单引号   " 双引号   ''' 三单引号   """ 三双引号 空字符串的字面值表示方式: '' "" '''''' """""" # 注: 空字符串的布尔值bool(x) 为False 非空字符串的字面值表示方式 'hello' "hello" '''hello''' """hello""" 单引号和双引号的区别   单引号内的双引号不算结束符   双引号内的但引号不算结束符 # 示例: print("I'm a chinese") print('I am like "python"') 三引号字符串   作用:   三引号字符串中的换行会自动转换为换行符'\n'   三引号字符串内可以包含单引号和双引号 # 示例: print('welcome to beijing!\nI like Python!\nI am studing') 隐式字符串的字面值拼接 # 示例: s = "I'm a teacher" 'I am studing "python"' print(s)   # I'm a teacher Iam studing "Python" 用转义序列代表特殊字符   字符串字面值中用字符反斜杠(\)后跟一个或一些字符代表特殊的一个字符  

leetcode python翻转字符串里的单词

╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2020-05-02 05:10:56
# Leetcode 151 翻转字符串里的单词 ### 题目描述 给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。 **示例1:** 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" **示例2:** 输入: " hello world! " 输出: "world! hello" 解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格,但是反转后的字符不能包括。 **示例3:** 输入: "a good example" 输出: "example good a" 解释: 如果两个单词间有多余的空格,将反转后单词间的空格减少到只含一个。 class Solution: def reverseWords(self, s: str) -> str: return " " .join(s.strip().split()[::-1 ]) # return " ".join([t for t in s.strip().split()][::-1]) 同样可以 s.strip() 去除首尾空格 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4278498/blog/3494293

WebGL高级编程:开发Web3D图形 PDF(中文版带书签)

て烟熏妆下的殇ゞ 提交于 2020-05-02 04:10:56
WebGL高级编程:开发Web3D图形 目录 WebGL简介1 1.1 WebGL基础1 1.2 浏览器3D图形吸引人的原因2 1.3 设计一个图形API3 1.3.1 即时模式API3 1.3.2 保留模式API3 1.4 图形硬件简介4 1.4.1 GPU4 1.4.2 帧缓存5 1.4.3 纹理存储器6 1.4.4 视频控制器6 1.5 WebGL图形流水线6 1.5.1 顶点着色器8 1.5.2 图元装配11 1.5.3 光栅化12 1.5.4 片段着色器12 1.5.5 逐片段操作15 1.6 WebGL与其他图形技术的比较16 1.6.1 OpenGL16 1.6.2 OpenGL ES 2.018 1.6.3 Direct3D19 1.6.4 HTML5画布21 1.6.5 可缩放矢量图形25 1.6.6 VRML与X3D26 1.7 线性代数简介27 1.7.1 坐标系27 1.7.2 点与顶点27 1.7.3 矢量28 1.7.4 矢量的点积或标积29 1.7.5 叉积30 1.7.6 齐次坐标31 1.7.7 矩阵31 1.7.8 仿射变换34 1.8 小结39 第2章 创建基本的WebGL示例41 2.1 绘制三角形41 2.1.1 创建WebGL上下文45 2.1.2 创建顶点着色器和片段着色器47 2.1.3 编译着色器48 2.1.4

使用BERT预训练模型+微调进行文本分类

本秂侑毒 提交于 2020-05-02 03:55:20
本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版: https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的。 BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,主要考量是BERT对于中文模型来说,是按照字符进行切割,但是注意到BERT随机mask掉15%的词,这里是完全随机的,对于中文来说,很有可能一个词的某些字被mask掉了,比如说让我预测这样一句话: 原话: ”我今天早上去打羽毛球了,然后又去蒸了桑拿,感觉身心愉悦“ MASK:”我 [MASK] 天早上去打 [MASK] 毛球了,然后 [MASK] 去蒸了 [MASK] 拿,感觉身心 [MASK] 悦“ 虽然说从统计学意义上来讲这样做依然可以学得其特征,但这样实际上破坏了中文特有的词结构,那么全词覆盖主要就是针对这个问题,提出一种机制保证在MASK的时候要么整个词都不MASK,要么MASK掉整个词。 WWM MASK:”我今天早上去打 [MASK][MASK][MASK] 了,然后又去蒸了 [MASK][MASK] ,感觉身心愉悦“ 例子可能举得不是很恰当

Platform 获取主机系统信息

徘徊边缘 提交于 2020-05-02 00:43:37
该模块用来访问平台相关属性。 常见属性和方法 1. import platform(pip install platform) 2.获取操作系统名称及版本号 def get_platform():   return platform.platform() 3.获取操作系统版本号 def get_version():   return platform.version() 4.获取操作系统的位数 def get_architecture():   return platform.architecture() 5.计算机类型 def get_machine():   return platform.machine() 6.计算机网络名称 def get_node():   return platform.node() 7.计算机处理信息 def get_processor():   return platform.processor() 8.获取操作系统类型 def get_system():   return platform.system() 9.汇总信息 def get_uname():   return platform.uname() 10.获取cpu信息(linux系统cpu信息存放在/proc/cpuinfo文件中) def get_cpuinfo():  

python应用之socket编程

落爺英雄遲暮 提交于 2020-05-01 23:06:08
tcp/udp下的socket的基本使用 基于 tcp 的 socket Tcp 是基于链接的 , 必须先启动服务端 , 然后启动客户端进行链接 服务端: ss = socket() # 创建服务器套接字 ss.bind() # 把地址绑定到套接字 ss.listen() # 监听链接 inf_loop: # 服务器无限循环 cs = ss.accept() # 接受客户端链接 comm_loop: # 通讯循环 cs.recv()/cs.send() # 对话(接收与发送) cs.close() # 关闭客户端套接字 ss.close() # 关闭服务器套接字(可选) 客户端: cs = socket() # 创建客户套接字 cs.connect() # 尝试连接服务器 comm_loop: # 通讯循环 cs.send()/cs.recv() # 对话(发送/接收) cs.close() # 关闭客户套接字 简单的实现: 这里是单个的 一次通信 mport socket # AF_INET 基于网络通信, SOCK_STREAM(基于流的,tcp) phone = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # 买手机 phone.bind(( ' 127.0.0.1 ' , 8000)) # 绑定手机卡 phone

11 django模型层_多表练习

吃可爱长大的小学妹 提交于 2020-05-01 19:44:25
模型层_多表练习 基于book系统,加上出版社和作者字段,如下: html模板层 1 < div class ="action" > 2 < div class ="panel panel-danger" > 3 < div class ="panel-heading" > 2019进击的菜鸟 </ div > 4 < div class ="panel-body" > 5 web框架开发 6 </ div > 7 < div class ="panel-body" > 8 crm&爬虫 9 </ div > 10 < div class ="panel-body" > 11 算法&设计模式&企业应用 12 </ div > 13 < div class ="panel-body" > 14 vue项目 15 </ div > 16 < div class ="panel-body" > 17 复习python&自动化&性能 18 </ div > 19 </ div > 20 < div class ="panel panel-warning" > 21 < div class ="panel-heading" > 2020进击的小鸟 </ div > 22 < div class ="panel-body" > 23 fighting! 24 </ div > 25 </