原创 [paper翻譯]OpenPose:Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

OpenPose:實時多人2D姿態估計使用部分關聯域(Part Affinity Fields) 摘要 實時的多人2D人體估計,對於讓機器理解圖像和視頻中的人來說,是一個關鍵的組件。這篇文章裏,我們一處了一個實時的2D多人檢測方法

原创 [瞎搞]讀PDF英文文獻時,剪切板中的回車用空格代替

更新,可以刪掉了,找到了這個https://github.com/gaoyaoxin/yPDF 英文垃圾如我,讀文章的時,最苦惱的莫過於複製了的問題會把結尾的換行符也複製進剪切板,影響翻譯質量。 各種搜索找了AutoHotKey

原创 [Paper筆記]Corner Net——使用Paired Keypoints代替Anchor的One-stage目標檢測器

摘要 提出Corner Net。 使用paired key points代替anchor box。 引入corner pooling。 效果COCO上one-stage中目前最好。 1 引言 Anchor box兩個缺點:

原创 [瞎搞]python調試第三方庫

讀代碼時邊調試邊看,可以提高速度,順便偷懶。 想要調試閱讀python第三方庫,隨手一查,找到了大佬使用PDB文章https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/54649211,試了一下

原创 讀PDF英文文獻時,剪切板中的回車用空格代替

英文垃圾如我,讀文章的時,最苦惱的莫過於複製了的問題會把結尾的換行符也複製進剪切板,影響翻譯質量。 各種搜索找了AutoHotKey。 在不影響Ctrl-c,Ctrl-v使用體驗的情況下,解決了身爲英文小白的苦惱。 #NoEnv ;

原创 [paper筆記]RefineDet——把兩級目標檢測方法的串聯結構並聯起來

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 摘要 單級方法高效,兩級方法準確。取兩者之長處,克服其缺點,提出單級方法——Refine-Net。精準度高於兩級方

原创 [paper筆記]RFBNet——感受野再優化

RFB-Net——準確快速的物體檢測 _思路 1. 突破點 提高實時算法的精準度。 2. 優化的問題 實時算法特徵表達能力不強,或者說特徵提取器因爲不能太深,所以效果不好。 3. 爲什麼會得以優化 根據人類視覺系統的接受域(感受野?)

原创 [Paper筆記]Corner Net——使用Paired Keypoints代替Anchor的One-stage目標檢測器(待更)

討厭這個作者,我英語稀撇,這作者特愛用長句子。 摘要 提出Corner Net。 使用paired key points代替anchor box。 引入corner pooling。 效果COCO上one-stage中目前最好。

原创 Linux下如何防止誤刪文件?防範於未然,回收站+定時備份

以前聽到是rm -rf / ,覺得是知乎上的段子,直到今天我蠢得手快刪除了自己的工作目錄。 寫下做法於此,希望避免再犯類似愚蠢的錯誤!!! 1. Linux 回收站的建立        把下面的代碼插入你的home目錄下的.bashrc的