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本次介绍的是Fast R-CNN,与之前的RCNN和SPPNet不同,Fast R-CNN是一个清晰和快速的目标检测的框架。在训练和测试的速度上都远超过上述两种方法。同时,Fast R-CNN的训练是一次性的端到端的训练,同时训练的分类和回归两个任务。极大的简化的训练的流程。

项目代码:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn

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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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