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区域候选网络RPN

区域建议网络(RPN)首先在faster rcnn中提出。...得到用来预测的feature map 图片在输入网络后,依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维feature map,准备后续用来选取proposal。...图1 九个候选框(anchor)示意图 针对该像素点的每个候选框需要判断其是不是目标区域,如果是目标区域,其边框位置如何确定,具体过程如图2所示,在RPN头部 ,通过以下结构生成 k个anchor。...如果候选框是目标区域,就去判断该目标区域的候选框位置在哪,这个时候另一条分支就过1×1×256×36的卷积核得到4k个坐标,每个框包含4个坐标(x,y,w,h),就是9个候选区域对应的框应该偏移的具体位置...如果候选框不是目标区域,就直接将该候选框去除掉,不再进行后续位置信息的判断操作。

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OSPF 网络类型+特殊区域

一、OSPF 4种网络类型 OSPF有4种网络类型: MA网络 P2P网络 P2MP网络 NBMA网络 这4种网络类型发送的报文有: Hello报文: down状态开始发送hello报文。...二、OSPF特殊区域 1.Stub区域: 过滤:4类、5类,然后下发一条缺省3类。 存在:1类、2类、3类、缺省3类 2....Totally Stub区域: 过滤:3类、4类、5类,然后下发一条缺省3类。 存在:1类、2类、缺省3类 3....NSSA区域: 过滤:过滤4类、5类,下发缺省7类(ABR) 存在:1类、2类、3类、7类、缺省7类-自动(缺省7类-手工) 对于nssa区域来说的话,还可以在ASBR上手工下发缺省7类....Totally NSSA区域: 过滤:3类、4类、5类,下发缺省7类 存在:1类、2类、7类、缺省7类、缺省3类

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网络知识之跨区域网络的通信

CSDN话题挑战赛第2期 参赛话题: 文章目录 网络地址转换(Network Address Translation)NAT 特殊的ip地址 常用的网络层协议 ARP协议 IP协议 ICMP协议...设计IP的目的是提高网络的可扩展性:一是解决互联网问题,实现大规模、异构网络的互联互通;二是分割顶层网络应用和底层网络技术之间的耦合关系,以利于两者的独立发展。...控制消息是指网络通不通、主机是否可达、路由是否可用等网络本身的消息。这些控制消息虽然并不传输用户数据,但是对于用户数据的传递起着重要的作用。...多目路由器是支持组播的路由器,向本地网络发送IGMP查询。主机通过发送IGMP报告来应答查询。组播路由器负责将组播包转发到所有网络中组播成员。...ping ping命令是DOS命令,一般用于检测网络是否通畅以及网络连接速度,结果只越大,说明速度越慢。它使用网络层的ICMP协议。

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Linux文件属性,权限和修改文件权限,所属者和所属

Linux中文件的属性 Linux的文件属性,简单的说,有这么几种 权限 所属所属组 下面是一个文件 -rw-r--r--. 1 root root 51894267 May 15 12:58 kibana...第一组为『文件拥有者的权限』,上栗中文件拥有者可读可写 第二组为『同群组的权限』;上栗中文件所属组可读 第三组为『其他非本群组的权限』,上栗中其他人可读 权限除了字母表示外还可以用数字, r=4, w...rwx = 4+2+1 = 7 可读可写可执行 r-x = 4 + 1 = 5 可读可执行 最常用的是755,即所属者拥有所有权限,所属组和其他人没有写权限。...chmod 755 kibana-5.6.5-linux-x86_64.tar.gz 修改文件所属者 chown :改变文件拥有者 基本用法 chown [-R] 账号名称 文件或目录 chown...也可以单独修改文件所属组 基本用法 chgrp [-R] 用户组名称 dirname/filename ...

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fcn全卷积神经网络搭建_区域卷积神经网络

FCN网络 2.1 网络结构 2.2 上采样 Upsampling 2.3 跳级结构 3 FCN训练 4. 其它 4.1 FCN与CNN 4.2 FCN的不足 4.3 答疑 【参考】 1....FCN网络 2.1 网络结构 FCN网络结构主要分为两个部分:全卷积部分和反卷积部分。...其它 4.1 FCN与CNN CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,可学习到多个层次的特征: 较浅的卷积层感知域较小,学习到一些局部区域的特征; 较深的卷积层感知域较大,学习到更加抽象一些的特征...而FCN是从抽象的特征中恢复出每个像素所属的类别,即从图像级别的分类进一步延伸到像素级别的分类。...4.3 答疑 为什么说如果一个神经网络里面只有卷积层,那么输入的图像大小是可以任意的。但是如果神经网络里不仅仅只有卷积层,还有全连接层,那么输入的图像的大小必须是固定的?

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GA-RPN:引导锚点的建议区域网络

例如,如果一个区域的p>0.5,则认为这个区域中可能是80个类别中的某一类,具体是哪一类现在还不清楚。...到此为止,网络只需要把这些可能含有物体的区域选取出来就可以了,这些被选取出来的区域又叫做ROI(Region of Interests),即感兴趣的区域。...我们将整个feature map的区域分为物体中心区域、外围区域和忽略区域,大致思路就是将groundtruth 框的中心一小块对应在feature map上的区域标为物体中心区域,在训练的时候作为正样本...,其余区域按照离中心的距离标为忽略或者负样本。...采用1×1的卷积网络 输入 ,输出与 尺寸相同的2通道的特征图,每个通道分别代表 dw 和 dh,表示每个位置可能的最好的 anchor 尺寸。

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DMZ 区域

下面对DMZ区域进行简要介绍:DMZ是网络的一个区域,介于外网与内网之间的一个特殊区域,也称隔离区。...在DMZ区域中通常包括堡垒主机、Modem池,以及所有的公共服务器,真正的后台数据需要放在内部网络中。...2、服务器放在DMZ区域,建立DMZ网络,直接在路由器或者防火墙上做DMZ设置。...DMZ的访问规则:       在一个用路由器连接的局域网中,我们可以将网络划分为三个区域:安全级别最高的LANArea(内网),安全级别中等的DMZ区域和安全级别最低的Internet区域(外网)。...三个区域因担负不同的任务而拥有不同的访问策略。我们在配置一个拥有DMZ区的网络的时候通常定义以下的访问控制策略以实现DMZ区的屏障功能。

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深度神经网络的灰色区域:可解释性问题

【编者按】在解决视觉、听觉问题方面表现出色的深度学习系统中,分类器和特征模块都是自动学习的,神经网络可解释性问题就成了一个灰色区域,思考这个问题对神经网络效率的保证是有必要的。...现在,我们已经在MNIST、深度卷积神经网络图像分类和有效利用深度神经网络进行对象检测方面取得了卓越成就。...在深度学习系统中,分类器和特征模块都是自动学习的,神经网络就有了一个灰色区域:可解释性问题(explain-ability problem)。...我们发现,深度神经网络学习输入输出映射关系是相当不连续的。我们可以通过加入一些几乎不可观察的微扰让网络错误分类一张图像,这是通过最大化网络预测误差发现的。...我们发现,神经网络与各个语义单位和间断点有着相对立的属性。这种对抗性的负面性质似乎与网络达到高泛化性能的能力相矛盾。

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