原创 LeetCode題解--143. 重排鏈表
分析 將鏈表L0→L1→…→Ln-1→Ln 排列成L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→ 觀察第二個鏈表是交替排列的。依次從原鏈表頭取一個，從原鏈表尾取一個。 單鏈表的最大問題就是不能夠逆向獲取節點，因此我的思路是將每一
2020-07-02 22:35:20
原创 Python字符串替換
採用正則表達式庫 import re myStr= 'old12121old' pattern = re.compile('old') newStr = pattern.sub('new',myStr) 點贊
2020-02-22 09:40:54
原创 R-CNN論文閱讀筆記
背景 目標檢測 包含三個模塊： 1. Catogory-independent Reigion與類別無關的區域提取； 2. CNN提取定長的特徵向量 3. 線性SVM分類器 候選區域提取方法 objectness, sel
2020-02-22 09:40:54
原创 Caltech數據讀取接口
1. 引言 在上一篇我們詳述瞭如何將Caltech數據集轉化成VOC格式的數據集，在使用之前，我們需要編寫讀取數據集的接口 2. 先上結果 下圖是進行了50000次訓練後，在測試集上進行訓練的結果。我這個結果偏低，因爲有perso
2020-02-22 09:40:54
原创 CVPR2018論文閱讀--Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs
引言 以往的在行人檢測中解決遮擋問題都是設計特定的遮擋Pattern。這樣做的最大問題是不能夠枚舉出來所有的遮擋情況。因此，該文提出一種attention mechanism來幫助檢測器 點贊 收藏 分享
2020-02-22 09:40:53
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原创 美國面籤申請步驟
I20 I20的申請需要在學校的網站上進行，然後郵寄回來紙質版。當紙質版I20到手後才能夠進行面籤預約。 DS-160 telecode name 姓名代碼查詢 申請後的DS160的非移民簽證申請確認頁（面籤需要帶着）
2020-02-22 09:40:53
原创 VOC2007數據集解析
下載 首先從網站上下載VOC2007數據集下載鏈接 文件結構 概述 下載後的數據文件主要包含以下內容： 由於我們是將數據用於檢測，因此，我們只關注Annotation，ImageSets和JPEGImages三個文件夾。下面我們
2020-02-22 09:40:53
原创 Faster R-CNN解讀
引言 論文：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 詳細內容可以參看博客，我只記錄一些我自己的理解。 摘要
2020-02-22 09:40:53
原创 INRIA數據集轉換成VOC格式
背景 下面的代碼是將INRIA數據集轉換成VOC格式。圖片是614張。 其中，使用OinginImage文件夾裏的Train中Pos和Annotations作爲訓練，利用Test裏的Pos作爲測試。 # -*- coding:
2020-02-22 09:40:53
原创 Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art
3.評估方法 3.1整圖評估 a0=area(BBdt∩BBgt)area(BBdt∪BBgt)>0.5a0=area(BBdt∩BBgt)area(BBdt∪BBgt)>0.5 知識點： FPPI：False Positive
2020-02-22 09:40:53
原创 Caltech行人數據集轉化VOC數據集
CaltechPestrian2VOC 代碼倉庫地址 1. Seq文件轉化成JEPG圖像文件 調用seq2jpg.py文件，輸入data文件夾，輸出到JPEG文件夾中，解析後的圖片會是 2. VBB標註文件轉化爲XML文件 調用v
2020-02-22 09:40:53
原创 Numpy筆記
矩陣乘法 C = np.dot(A,B) 矩陣點乘 C = A*B 矩陣求逆 np.linalg.inv(A) 矩陣展平 A.ravel() 向量轉化成Python List A.tolist() 點贊 收藏
2020-02-22 09:40:53
原创 行人檢測數據集
背景 常見數據集 Caltech Caltech數據集包含10小時市場的視頻文件，其分辨率是640x480。數據集標註了250000幀，包括350000標註框。 數據包含文件夾set00-set10，其中set00-set05是
2020-02-22 09:40:53
原创 SPP-Net
引言 該方法由Kaiming He提出，主要目的是解決RBG提出的R-CNN網絡的幾個缺點。 與R-CNN的對比 R-CNN的問題 R-CNN需要保證所有的圖片尺寸是相同的。主要原因在於：R-CNN在全連接層的輸入要求是固定尺
2020-02-22 09:40:53