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一文读懂目标检测模型(附论文资源)

1. R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源,能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢?R-CNN网络是这样做的:在图像中提出了多个边框,并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象。 要想进一步了解,可以查看以下PPT和笔记: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2013/slides/r-cnn-ilsvrc2013-workshop.pdf http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/slides/rcnn-cvpr14-slides.pdf http://zhangliliang.com/2014/07/23/paper-note-rcnn/ 2. Fast R-CNN 2015年,R-C

动态规划法(一)从斐波那契数列谈起

动态规划法与分治方法   动态规划(Dynamic Programming)与分治方法相似,都是通过组合子问题的解来求解原问题。不同的是,分治方法通常将问题划分为互不相交的子问题,递归地求解子问题,再讲它们的解组合起来,求出原问题的解。而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不用的子问题具有公共的子子问题。在这种情况下,如果采用分治算法,则分治算法会做许多不必要的工作,它会反复地求解那些公共子子问题。对于动态规划法,它对每个子子问题只求解一次,将其保存在一个表格中,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算,避免了这种不必要的计算工作。   也就是说,动态规划法与分治方法相比,是用空间来换时间,而时间上获得的效益是很客观的,这是一种典型的时空平衡(time-memory trade-off)的策略。通常,动态规划法用来求解最优化问题(optimization problem),如斐波那契数列求值问题,钢条切割问题,0-1背包问题,矩阵链乘法问题,最长公共子序列(LCS)问题,最优二叉搜索树问题等。   一般情况下,动态规划算法的步骤如下: 刻画一个最优解的结构特征。 递归地定义最优解的值。 ...

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