faster-rcnn=fast rcnn+rpn

2023-10-19 20:44

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每天一道面试题（2）：fail-safe 机制与 fail-fast 机制分别有什么作用？

当谈论Java集合的 fail-fast 和 fail-safe 机制时，涉及的是在集合被并发修改时的行为和处理方式。这些机制对保证程序的正确性和稳定性非常重要，尤其是在多线程环境中。 1. Fail-Fast 机制定义： Fail-fast 机制的核心是在检测到集合在遍历过程中被修改时，立即抛出 ConcurrentModificationException 异常，从而中断迭代操作。这种

UVa 11992 Fast Matrix Operations 线段树

UVa 11992 Fast Matrix Operations 题目大意：有一个r行c列的全0矩阵，支持三种操作： 1 x1 y1 x2 y2 v 子矩阵(x1，y1，x2，y2)的所有元素增加v（v > 0）。 2 x1 y1 x2 y2 v 子矩阵(x1，y1，x2，y2)的所有元素设为v（v > 0）。 3 x1 y1 x2 y2 查询子矩阵(x1，y1，x2，y2

【HDU】4965 Fast Matrix Calculation 矩阵快速幂

传送门：【HDU】4965 Fast Matrix Calculation 题目分析：因为比赛的时候写的太匆忙。。写的不堪入目，所以赛后重写了一次，顺便就贴一下了。因为A*B=C，所以C^(N*N-1) = A*B*A*B*A*...*B*A*B，因为满足结合律所以变成A*( (B*A)^(N*N-2) )*B，因为中间得到的矩阵最大不超过K(K<=6)，所以可以对中间的矩阵快速幂，然

Fast Image Cache

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NCBI-get-GCFIDs_fast.py

import requestsimport osimport redef download_genome_first(gcf_id):# 构建FTP下载路径base_url = "https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCF/"# 提取GCF号的数字部分并按三位分割parts = gcf_id.split('_')[1] # 提取数字部分path_

Fast Power

Calculate the an % b where a, b and n are all 32bit non-negative integers. Example For 231 % 3 = 2 For 1001000 % 1000 = 0 Challenge O(logn) 思想：recursion算一半，然后base case，处理算完一半以后的情况；公式就是 (a*b) %

fast-voice-assistant

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[训练测试过程记录]Faster-RCNN用于场景文字检测

写在前面：github上面的Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展。和py-faster-rcnn相比，该项目的主要改动为：将检测类别换成了背景和文字，并且更改了数据集。对于初学者而言，要实现一个自己的baseline，第一步可以尝试训练别人已经实现了的网络，看看整个的运行流程是怎么样的。那么，接下来，我就记录一

[目标检测]Faster RCNN算法详解

转载来自：http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 本文是继RCNN，fast RCNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。作者在github上

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转载来自：http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51036677 继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。同样使用最大规模的网络，Fast RCNN和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时

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