在一个自媒体合作方RSS接入规范中提到的一条要求，显示1、生成的json串，仅对双引号字符进行转义，非双引号字符不转义； 2、rss接口返回的数据为纯文本样式（Content-Type: text/plain...），非html样式；在php中直接采用json_encode生成的不符合官方要求。
0.5 是人为定义的阈值，也可以定义为 0.5 及以上的值 ---- 3.7 非极大值抑制 Non-max suppression 在以上介绍的对象检测的算法中，存在模型可能对同一个对象做出多次检测的状况...非极大值抑制(non-max suppression)可以确保算法对每个对象仅检测一次。...非极大值抑制算法 Non-max suppression 对于如图的对象检测，使用 的网格，在进行预测的同时，两辆车中心旁的其他网格也会认为目标对象的中心点在其中。如图绿色和黄色方框中显示。...在剩下的没有被抛弃的边界框中一直挑选 最高的边界框 在剩下的边界框中将与最高 有较大 IoU( )的边界框全部抛弃 如果要检测的对象不止汽车一个，还有行人和自行车的对象，正确的做法是:独立进行三次非最大值抑制...对于三种检测目标--行人，机动车，摩托车，对于每个类别单独运行非最大值抑制。 ?
有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。...然后，传递给INDIRECT函数得到该单元格地址对应的值。 小结：本示例的数组公式相对简单，也好理解，有助于进一步理解数组公式的运作原理。 undefined
如图2所示，理想的类特定卷积核应该只对应一个类别，为了明确定义，使用矩阵来表示卷积核和类别的相关性，矩阵元素代表卷积核和类别的相关性。对于输入样本，取矩阵的行作为控制门，将不相关的卷积核输出置为零。...但公式1其实是很难优化的，首先很难保证每个卷积核是绝对地只对应一个类别，通常都是多类别共享特征，其次，非连续空间的二值向量很难通过梯度下降优化。...mutual information score，使用互信息矩阵来计算类与卷积核的关系，矩阵元素为卷积核的特征值与类别间的互信息。...为了展示卷积核与类别间的相关性，对控制门矩阵和互信息矩阵进行可视化： 图a表明CSG训练能得到稀疏的CSG矩阵，每个卷积核仅对应一个或少量类别。...定位任务上的性能对比，这里的定位是直接通过特征图的大小进行定位，非Faster-RCNN之类的。 ? 对抗样本检测任务上的性能对比。
当需要的不同索引超过所需的范围，就用补零的方案解决，如图2中，索引出现8，用一个零填补。...对于剪枝后的模型，由于每层大量参数为0，后续只需将非零值及其下标进行存储，文章中采用CSR（Compressed Sparse Row）来进行存储，这一步可以实现9x~13x的压缩率。...卷积分解 MobileNet借鉴factorized convolution的思想，将普通卷积操作分成两部分： Depthwise Convolution 每个卷积核滤波器只针对特定的输入通道进行卷积操作...而对于caffe等采用矩阵运算GEMM实现卷积的深度学习框架，1x1卷积无需进行im2col操作，因此可以直接利用矩阵运算加速库进行快速计算，从而提升了计算效率。 实验结果 ?...然而group操作所带来的另一个问题是：特定的滤波器仅对特定通道的输入进行作用，这就阻碍了通道之间的信息流传递，group数量越多，可以编码的信息就越丰富，但每个group的输入通道数量减少，因此可能造成单个卷积滤波器的退化
解决办法：将有效元素（unmask pixels）和缺失像素（mask pixels）区别对待，卷积层仅对满足条件有效像素进行卷积和规范操作，然后在根据Mask更新规则对Mask进行自动更新，直至 Mask...在最后一个部分卷积层将输入图像（带缺失部分）和网络生成的图像结合，将网络生成的图像非缺失部分全部替换为输入图像的非缺失部分。...Partial convolution operation 令 W 为卷积核的权重，X为当前卷积（滑动）窗口对应的特征（像素）值，M 为X相对应的二进制Mask。b为相对应的偏置值。...在图像每个位置部分卷积。通过Mask和re-normalization 来保证卷积操作仅针对有效像素。 2. Mask update function 在进行部分卷积之后，进行Mask 的更新。...这主要是因为对于Mask 区域的中心，这些跳跃连接的输入几乎为零，因此无法将详细的颜色或纹理信息传播到该区域的解码器。对于Hole 边界，由于编码器结构配备了门控卷积，足以产生无缝的结果。
论文提出DCNv2，不仅对DCNv1的结构进行了改进，还使用了有效的蒸馏学习策略，使得性能有很大的提升，各个方面都值得借鉴undefined 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deformable...在可变形卷积模块中增加调制机制，每次采样不仅进行偏移，还会使用学习到的权重进行调节，能够进行更复杂的几何变换学习。...通过引入可变形卷积，综合卷积核权重以及偏移值，模型能够很好地对几何变换进行建模学习，输出关联了更多的目标区域，但也会包含较多不相关的物体的区域。...R-CNN Feature Mimicking 从图2的Error-bounded saliency regions结果看到，不管常规卷积还是可变形卷积都会包含部分非目标区域，对最终的结果造成影响。...Application on Stronger Backbones [1240] Conclusion *** 论文提出DCNv2，不仅对DCNv1的结构进行了改进，还使用了有效的蒸馏学习策略，使得性能有很大的提升
对于输入样本$(x,y)\in D$，取矩阵$G$的行$G_y \in 0, 1^K$作为控制门，将不相关的卷积核输出置为零。...但公式1其实是很难优化的，首先很难保证每个卷积核是绝对地只对应一个类别，通常都是多类别共享特征，其次，非连续空间的二值向量很难通过梯度下降优化。...$k$的特征值与类别$c$间的互信息。...矩阵，每个卷积核仅对应一个或少量类别。...Application [1240] 定位任务上的性能对比，这里的定位是直接通过特征图的大小进行定位，非Faster-RCNN之类的。 [1240] 对抗样本检测任务上的性能对比。
但是，对于非对角线项，扰动的符号很重要，其中两个扰动的相反符号会改善损失。为了使量化对任务损失的总体影响最小，需要在对角项和非对角项的贡献之间进行权衡。...为了说明这一点，本文为Resnet18的第一层生成了100个随机舍入，并仅对第一层进行了量化就评估了网络的性能。结果列于下表。...反过来，这意味着，假设一个块对角线 ，其中每个非零块仅对应一层。因此，最终简化为以下每层优化问题： 如之前的示例所示，我们需要二阶项来利用权重扰动之间的联合相互作用。...准确率与优化损失之间的相关性分析 为验证公式（5）可以很好地优化由于量化而导致的任务损失，本文在仅对 Resnet18 的第一层进行量化时，将（5）中的损失与100个随机舍入向量的验证精度进行了比较。...其中 表示Frobenius范数， 是要优化的软量化权重： 在卷积层的情况下，矩阵乘法被卷积代替。 是在其上优化的连续变量，并且 可以是任何可微函数，其值介于0和1之间，即 。
第二步：在图像上运行一个单一的卷积网络。第三步：通过模型的置信度对检测结果的阈值进行设定。...可对网络进行简化这就是Fast YOLO，除了网络规模，在训练和测试期间，所有参数都是相同的，简化方式为：用9个卷积层代替24个卷积层，这些层上的滤波器更少。...这将这些单元格的“置信度”分数推向零，通常会压倒包含对象的单元格的梯度。这可能导致模型不稳定，导致早期的培训出现分歧。...如果目标出现在那个单元格中，损失函数仅对分类误差起作用(因此前面讨论的条件分类概率)。如果预测器对标签盒子负责，它仅仅对bounding box坐标误差起作用。...非最大抑制可以用来修复这些多重检测。虽然不像R-CNN或DPM那样对性能至关重要，但非最大抑制在mAP中增加了2-3%。
原文中对于VGG结构的剪枝后，卷积层的非零参数量一般还剩原参数量的30%~60%中，全连接层的非零参数量一般仅剩5%以下，由于全连接层参数占参数的主要部分，因此全网络的非零参数量仅剩下原有的7.5%。...原有的高精度权值张量（取 ? bit）的非零参数量为M，则需要的存储空间为 ? bit。量化后权值张量改为标号张量，标号的位数一般远远低于权值数据，取为 ? ，需要存储空间为 ?...但是权值使用时，需要根据标号张量中的标号从编码表中查询权值，再将其与输入进行运算，比原有矩阵直接运算多一步查询，需要通过硬件查询。...u为非零元素，z为两个非零元素之间0的数量。例如 ? 表示第一个非0元素为1，该元素之前有2个零； ? 表示第二个非0元素为2，该元素之前没有0（原向量中为 ? ）。...根据这些权值从编码表中查询真实权值。相对位置进行与输入相同的权值累加计算真实权值WI，计算结果分别为0、0和1。
一般用一个正方形卷积核，遍历图片 上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。...因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)。...； ②进行卷积，卷积核大小为 5*5*1，个数为 6，步长为 1，非全零填充模式； ③将卷积结果通过非线性激活函数； ④进行池化，池化大小为 2*2，步长为 1，全零填充模式； ⑤进行卷积，卷积核大小为...5*5*6，个数为 16，步长为 1，非全零填充模式； ⑥将卷积结果通过非线性激活函数； ⑦进行池化，池化大小为 2*2，步长为 1，全零填充模式； ⑧全连接层进行 10 分类。...Lenet 神经网络的输入是 32*32*1，经过 5*5*1 的卷积核，卷积核个数为 6 个， 采用非全零填充方式，步长为 1，根据非全零填充计算公式：输出尺寸=（输入 尺寸-卷积核尺寸+1）/步长=
[1240] MobileNet通过深度可分离卷积优进行计算量优化，将标准卷积转化为深度卷积和$1\times 1$pointwise卷积，每层后面都会接BN和ReLU。...而论文认为，当层中存在非线性激活时，则可能会打破上面的理论，于是去除了低维特征的非线性操作，基于下面两点发现： 根据ReLU的属性，若输出为非零，则相当于对该输入进行了线性变化，可认为部分输入空间进行了线性变化...，而网络仅对这些非零输出进行后续处理。...[1240] 假设层输出的关键信息可以通过低维特征进行表示，则可以使用线性bootleneck进行提取，结构如图2c所示，在深度卷积后接pointwise卷积进行降维，但在降维后不再使用非线性激活...，仅对高维特征进行非线性激活。
一般用一个正方形卷积核，遍历图片 上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。...因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)。...； ②进行卷积，卷积核大小为 5*5*1，个数为 6，步长为 1，非全零填充模式； ③将卷积结果通过非线性激活函数； ④进行池化，池化大小为 2*2，步长为 1，全零填充模式； ⑤进行卷积，卷积核大小为...5*5*6，个数为 16，步长为 1，非全零填充模式； ⑥将卷积结果通过非线性激活函数； ⑦进行池化，池化大小为 2*2，步长为 1，全零填充模式； ⑧全连接层进行 10 分类。...Lenet 神经网络的结构图及特征提取过程如下所示： Lenet 神经网络的输入是 32*32*1，经过 5*5*1 的卷积核，卷积核个数为 6 个， 采用非全零填充方式，步长为 1，根据非全零填充计算公式
而加速框架的执行速度一般不会影响模型的参数，是试图优化矩阵之间的通用乘法（GEMM）运算，因此会同时影响卷积层（卷积层的计算是先对数据进行im2col运算，再进行GEMM运算）和全连接层。...最为典型就是二值网络、XNOR网络。其主要原理就是采用0和1两个值对网络的输入和权重进行编码，原始网络的卷积操作可以被位运算代替。在减少模型大小的同时，极大提升了模型的计算速度。...然后将权重排序，设置一个置零阈值，将阈值以下的权重置零，保持这些权重不变，继续训练至模型精度恢复；反复进行上述过程，通过增大置零的阈值提高模型中被置零的比例。具体过程如图2所示。...图9 ResNet50网络量化前后的精度对比 在均匀量化的过程中，首先是仅仅对权重进行量化，得到精度为72.8%。...图10 ResNet50原始网络的节点结构 图11仅仅对权重进行量化，没有计算输入图片的最值范围的可视化模型。可以看出原本的Conv2D等节点都转换为QuantizedConv2D的对应节点。
一般操作是先训练模型，再进行量化，测试时使用量化后的模型。 如下图，这是一个4×4的权值矩阵，量化权重为4阶，即2bit，分别对应浮点数-1.0，0，1.5，2.0。 ?...这就完成了存储，那如何对量化值进行更新呢？事实上，文中仅对码字进行更新，也就是量化后的2bit的权重。 将索引相同的地方梯度求和乘以学习率，叠加到码字，这就是不断求取weights矩阵的聚类中心。...原来有成千上万个不同浮点数的weights矩阵，经过一个有效的聚类后，每一个值都用其聚类中心进行替代，作者的研究表明这样并不会降低网络的效果。而聚类的迭代过程，通过BP的反向传播完成。...可以看出这些非卷积层占据了很大比例的计算时间，在Intel x86上甚至能占到一半，如果能够将其去除将大幅度的提升模型的运算速度。...另外考虑到3*3卷积和5*5卷积分支输出通道增加会增大参数量和运算量，因此调整这些分支的输入通道进行压缩。
在训练时，由于非GT角点需要结合角点偏移计算向心偏移，比较复杂，如图a所示，所以仅对GT角点使用smooth L1损失进行向心偏移训练： ? Corner Matching ? ...从公式5可以看出，角点对应的中心点的距离越近，预测框的权值越高，对于不满足中心点几何关系的预测框，权值直接设为0，最后，使用权值对置信度进行加权输出。...偏移值共通过三个卷积层获得，前两个卷积层转化corner pooling的输出，通过下面的损失函数有监督学习： ? 为偏移引导，定义为： ? ...第三层卷积将特征映射为最终偏移值，内涵了目标的上下文信息和几何信息。 ? ...为了保证检测模块能够提供有效的候选框，先对CentripetalNet预训练几轮，然后取top-k候选框进行RoIAlign得到特征，使用连续四个卷积层提取特征，最后使用反卷积层进行上采样，训练时对每个候选框进行交叉熵损失
现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。...上述的 429，是通过计算权值矩阵和输入图像的 3*3 高亮部分以元素方式进行的乘积的值而得到的。 ? 现在 6*6 的图像转换成了 4*4 的图像。想象一下权值矩阵就像用来刷墙的刷子。...首先在水平方向上用这个刷子进行刷墙，然后再向下移，对下一行进行水平粉刷。当权值矩阵沿着图像移动的时候，像素值再一次被使用。实际上，这样可以使参数在卷积神经网络中被共享。 下面我们以一个真实图像为例。...先对权值进行学习，然后损失函数可以被最小化，类似于多层感知机（MLP）。因此需要通过对参数进行学习来从原始图像中提取信息，从而来帮助网络进行正确的预测。...因此，和一个单一权值矩阵进行卷积会产生一个单一纵深维度的卷积化输出。大多数情况下都不使用单一过滤器（权值矩阵），而是应用维度相同的多个过滤器。 每一个过滤器的输出被堆叠在一起，形成卷积图像的纵深维度。
现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。...首先在水平方向上用这个刷子进行刷墙，然后再向下移，对下一行进行水平粉刷。当权值矩阵沿着图像移动的时候，像素值再一次被使用。实际上，这样可以使参数在卷积神经网络中被共享。 下面我们以一个真实图像为例。...先对权值进行学习，然后损失函数可以被最小化，类似于多层感知机（MLP）。因此需要通过对参数进行学习来从原始图像中提取信息，从而来帮助网络进行正确的预测。...因此，和一个单一权值矩阵进行卷积会产生一个单一纵深维度的卷积化输出。大多数情况下都不使用单一过滤器（权值矩阵），而是应用维度相同的多个过滤器。 每一个过滤器的输出被堆叠在一起，形成卷积图像的纵深维度。...每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。
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