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GDB十分钟教程

作者: liigo

原文链接: http://blog.csdn.net/liigo/archive/2006/01/17/582231.aspx

日期: 2006年1月16日

本文写给主要工作在Windows操作系统下而又需要开发一些跨平台软件的程序员朋友,以及程序爱好者。

GDB是一个由GNU开源组织发布的、UNIX/LINUX操作系统下的、基于命令行的、功能强大的程序调试工具。

GDB中的命令固然很多,但我们只需掌握其中十个左右的命令,就大致可以完成日常的基本的程序调试工作。

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这次介绍的是2015年的Kaiming He的一篇论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition,以下简称SPP-net。 SPP-net的主要贡献是提出了一种新的pooling的方式,spatial pyramid pooling,简称为SPP。使用这种pooling的方式,可以将任意大小的输入feature map给pooling到固定的大小。使用这种pooling的方式,最终在分类和检测任务上均有一定的效果。

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在2012年的ImageNet中,AlexNet拔得头筹。之后,CNN成为了图像识别中的一大利器。

在目标检测中引入CNN,开山之作就是2013年的 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,之后简称R-CNN。

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其实Jetpack这个插件里面已经提供了大量的工具。如果安装了这个插件,那么下面的很多插件都是可以不用安装的。不过在国内使用Jetpack这个插件有点麻烦。我这里就一直没有用,等换了国外的服务器之后,之前的博客的很多内容都得重新编辑,太麻烦了,所以干脆不用了。

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Shadowsocks服务端安装和配置

shadowsocks是一个十分方便安装和配置的代理工具。官网是:http://shadowsocks.org 这里记录一下,shadowsocks的安装和配置的过程,方便以后的查阅。这里使用的是python版本的shadowsocks。

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这里主要记录一些Python使用上的小技巧,以后使用的时候可以方便查阅。不定期更新。

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人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点实现的,因此关于人脸关键点检测的论文也常叫face alignment,也就是人脸对齐。另一方面,对于美颜,2D/3D建模等等也需要一来人脸的关键点技术,而且通常也要求有尽可能多的人脸关键点。

Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems. It is used in both industry and academia in a wide range of domains including robotics, embedded devices, mobile phones, and large high performance computing environments. Dlib's open source licensing allows you to use it in any application, free of charge.

Dlib是一个包含了大量的机器学习和复杂软件开发工具的现代C++工具箱,被广泛的用于软件开发等领域。

本篇博客主要研究的就是Dlib中的人脸关键点检测的工具。该工具的方法依据是 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees by Vahid Kazemi and Josephine Sullivan, CVPR 2014 这篇论文,在速度和精度上均达到了极好的效果。 本文的侧重点在于人脸关键点模型的存储结构的分析和模型的压缩策略分析,最终在性能几乎不变的情况下,得到模型的至少10倍的压缩比。项目最终的github地址为:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 欢迎fork、star和pr。

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