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GC-清除

概述清除, 描述起来很简单, 从名字上就能看出, 分为两个阶段:阶段: 遍历所有对象, 将活动对象都打上清除阶段: 遍历堆, 将没有的对象释放掉.介绍完毕, 本文结束. { add_mark(o) } } 将根集合的所有对象都调用一遍, 完成. 极端情况甚至可能内存中还有200mb的空闲内存, 但是申请个10kb的空间却找不到.2.暂停时间长其暂停时间与堆的大小成正比, 堆越大, 遍历清除耗费的时间就越久.为了解决清除的问题, 衍生出了位图 , BiBOP ,延迟清除等等个人感觉很鸡肋(好吧, 或许是我未得其精髓). ----为了解决清除的问题, 有衍生出了 复制 , 整理 , 之后再议.

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GC-压缩

概述还清除和复制的问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题的呢? 这就是压缩了.简单来说, 压缩就是将堆中的所有活动对象整体向左移, 将对象间的空隙消除.在GC执行前的内存:?GC执行后的内存:?恩, 就是这么个意思.实现如何实现上面的操作呢? 不过是时间换空间了.而这, 也是压缩最大的问题了, 执行时间太久了, 清除对堆进行一次遍历, 而压缩要进行三次. 三倍的时间. 可想而知.不过也有伟人说了, 没有好不好, 只有是否适合. 这几种可达性的各有优劣吧.压缩的衍生Two-Finger将堆的遍历次数减少到两次.? ----压缩差不多就这么些. 告辞~~~

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    DPM检测

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 DPM由Felzenszwalb于2008年提出,是一种基于部件的检测方,对的形变具有很强的鲁棒性 DPM采用了改进后的HOG特征,SVM分类器和滑动窗口(Sliding Windows)检测思想,针对的多视角问题,采用了多组件(Component)的策略,针对本身的形变问题,采用了基于图结构 计梯度方向时可以计有符号(0-360°)或无符号(0-180°)的梯度方向,有些适合使用有符号的梯度方向,而有些适合使用无符号的梯度,作为一种通用的检测方,DPM与原HOG不同,采用了有符号梯度和无符号梯度相结合的策略 (a) (b) (c) DPM V3版本的检测模型由两个组件构成,每一个组件由一个根模型和若干部件模型组成。 在原始的图像中计,得到该激励效果图,根据激励的分布,确定位置。

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    JVM (-清除、复制-整理、分代收集、分区

    -清除(Mark-Sweep)?---清除(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集,该被J.McCarthy等人在1960年提出并并应用于Lisp语言。 -整理(Mark-Compact)? 所以-整理主要是针对老年代来设计的。 注意:在JDK8默认的配置下使用 新生代,老年代的垃圾回收策略,新生代区域使用-复制,老年代区域使用-整理。三种的对比? ,当然JDK8默认的收集器是CMS新生代区域使用-复制,老年代区域使用-整理

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    检测之SSD

    作者:叶 虎编辑:祝鑫泉前言检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的主要分为两个类型:(1)two-stage方,如R-CNN系,其主要思路是先通过启发式方(selective search Yolo缺点是难以检测小,而且定位不准,但是这几点重要改进使得SSD在一定程度上克服这些缺点。下面我们详细讲解SDD的原理,并最后给出如何用TensorFlow实现SSD。 ? 第一部分是各个类别的置信度或者评分,值得注意的是SSD将背景也当做了一个特殊的类别,如果检测共有C个类别,SSD其实需要预测C+1个置信度值,其中第一个置信度指的是不含或者属于背景的评分。 后面当我们说C个个类别置信度时,请住里面包含背景那个特殊的类别,即真实的检测类别只有C-1个。 综上所述,对于一个大小m*n的特征图,共有mn个单元,每个单元设置的先验框数为k,那么每个单元共需要(c+4)k个预测值,所有的单元共需要(c+4)kmn个预测值,由于SSD采用卷积做检测,所以就需要

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    检测之YOLO

    ƒ广而告之SIGAI-AI学习交流群的是为学习者提供一个AI技术交流与分享的平台一个小故事先假设一个场景,幼儿园老师给小朋友们出了一个题,看谁能最快的找出笑的最美的那张脸? 上面的例子可能举得有些牵强,下面会结合检测的几种经典的方一一带入:C小朋友代表了基于扫描窗口的方,比如很多基于HOG+SVM,VJ的方,很勤奋但是太耿直;B小朋友稍微聪明了点,会根据经验把可以区域挑选出来在进行判别 ,类似使用了SelectiveSearch、EdgeBoxes、Bing等proposal的方,大大缩小了搜索的空间;B和C小朋友虽然都顺利达成了但是直接在原始图片中进行分析始终是太耗费精力,而A 例如,一个同样将一个100x100的与一个10x10的都预测大了10个像素,预测框为110 x 110与20 x 20。 2、YOLO可以很好的避免背景错误,其它物体检测使用了滑窗或region proposal,分类器只能得到图像的局部信息。

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    检测之FPN

    前言前面已经讲解完了RCNN系列的三篇论文,检测项也基本可以跑起来了。 今天要讲的FPN也是Two Stage检测中非常值得推敲的论文,它进一步优化了Faster-RCNN,使得对小的检测效果更好,所以一起来看看吧。 FPN从新的角度出发提出了一个独特的特征金字塔网络来避免图像金字塔产生的超高计量,同时可以较好的处理检测中的尺度变化问题,对小检测更鲁棒,同时在VOC和COCO数据集上MAP值均超过了Faster-RCNN 上图(c)表示除了使用图像金字塔,我们可以使用深度学习本身的多层次结构来提取多尺度特征。最常见的就是SSD中利用多个特征层来分别做预测。 FPN只是一个特征金字塔结构,需要配合其他检测才能使用。实验1.FPN对RPN网络的影响如下表所示,论文做了6个实验。(a)基于conv4的RPN,原始原始的RPN。

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    检测之YOLOv2

    前言昨天介绍了YOLO系列的第一个YOLOv1,并详细分析了YOLOv1的网络结构以及损失函数等。今天我们将来分析一下YOLO检测系列的YOLOv2和YOLO9000。 YOLOv2原理YOLOv1作为One-Stage检测的开山之作,速度快是它最大的优势。但我们知道,YOLOv1的定位不够准,并且召回率低。 聚类的结果中多是高瘦的box,而矮胖的box数量较少,这也比较符合数据集中的视觉效果。? 分析了原因之后,YOLOv2没有采用直接预测offset的方,还是沿用了YOLO中直接预测相对于grid cell的坐位置的方式。 总结YOLOv2借鉴了很多其它检测方的一些技巧,如Faster R-CNN的anchor boxes, SSD中的多尺度检测。

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    检测之SSD

    前言昨天介绍了特征金字塔网络用于检测,提升了多尺度检测的鲁棒性,今天开始讲讲One-Stage检测中SSD。 这个是我平时做工程中最常用到的,严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD,因为要考虑到实际部署的时候的速度要求,不过原理都一样。 摘要本文提出了仅需要单个卷积神经网络就能完成检测的,并命名为SSD(Single Shot Detector)。SSD框的输出空间离散化为一组在每个特征图位置不同大小和形状的默认框。 和其他单阶段的方比,即便是输入较小的图像,SSD的准确性也会更高。介绍前,检测系统基本采用以下的流程:假设物体边框,对每个边框内进行特征再采样,最后使用分类器进行分类。 默认方框跟Faster R-CNN中的Anchor类似,但是作者将它们应用到不同分辨率的特征图上时,由于在一些特征图上有不同的默认框形状,这使得对不同尺度的有较好的探测作用。?

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    检测之YOLOv1

    前言今天开始分享一下YOLO系列的检测,前面介绍了SSD和Faster-RCNN,现在公司用Faster-RCNN的似乎不是很多,主要集中在YOLO,SSD以及CenterNet等。 介绍回顾YOLO之前的检测,都是基于产生大量可能包含物体的先验框,然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体,以及物体所属类别的概率或者置信度,同时需要后处理修正边界框,最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框 这种基于先产生候选区域再进行检测的方虽然有较高的精度,但速度非常慢。YOLO直接将检测堪称一个回归问题进行处理,将候选区和检测两个阶段合二为一。YOLO的检测过程如下所示:? PASCAL VOC有20个类,因此C = 20。我们的最终预测是7×7×30张量。网络结构我们将此模型作为卷积神经网络实施并在PASCAL VOC检测数据集上进行评估。 YOLO仍然是一个速度换精度的检测的精度不如RCNN参考https:zhuanlan.zhihu.comp25236464 https:www.bilibili.comvideoav23354360

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    检测YOLO-V1详解

    ❝前面我们一起学了SSD的相关知识,如下:SSD检测必须知道的几个关键点检测SSD结构详解❞今天我们学习另一系列检测YOLO(You Only Look Once),公众号【 智能】回复“论文YOLOV1”即可下载该论文。 Yolo系列属于One-Stage,是一种基于深度神经网络的对象识别和定位,其最大的特点是运行速度很快,可以用于实时系统。 YOLO中的置信度公式如下: 其中前一项表示有无人工的物体落入网格内,如果有,则为1,否则为0.第二项表示bounding box和真实的box之间的IOU,值越大则表示box越接近真实位置。 至此,我们学习了检测YOLO-V1的结构框架和工作流程,明白了YOLO-V1模型的基本知识,下期我们深入一步学下该模型的损失函数以及优缺点。

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    检测之Faster-RCNN

    前言前两天讲了RCNN和Fast-RCNN,相信对检测已经有了一些认识了。我们知道RCNN和Fast-RCNN都是双阶段的,依赖于候选框搜索。 而搜索是很慢的,这就导致这两个不能实时。基于这个重大缺点,Faster-RCNN问世。贡献Fast-RCNN仍依赖于搜索候选框方,其中以Selective Search为主。 可以看到整个的时间消耗几乎都在区域候选框搜索这个步骤了,如果我们能去掉候选框搜索这个过程是不是实时有希望了?Faster-RCNN就干了这件事,论文提出在内部使用深层网络代替候选区域。 因此,在这里对每个像素,RPN将输出个坐和个得分。然后由于使用了VGG16做Backbone,所以输入到RPN的特征图大小是原图的。 对于剩下的anchor,选择和任意一个Ground Truth Bounding Box 的IOU大于0.7的anchor作为正样本,正样本的数不超过128个。

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    检测之Fast-RCNN

    前言接着昨天介绍的RCNN,我们知道RCNN需要把每一个可能有的候选框搜索出来,然后把每个候选框传入CNN提取特征,每一张图片要产生大约2K个候选框,而每个框对应的图像都要传入CNN,这个时间开销肯定是很难承受的 介绍Fast-RCNN是在SPPNet和RCNN的基础上进行改进的。 SPPNet的主要贡献是在整张图像上计全局特征图,然后对于特定的proposal,只需要在全局特征图上取出对应坐的特征图就可以了。但SPPNet仍然需要将特征保存在磁盘中,速度还是很慢。 整个可以用下面的图来表示:?在这里插入图片描述贡献&创新点Fast-RCNN 只对整个图像进行一次特征提取,避免R-CNN的上千次特征提取。 使用SVD矩阵分解对网络末端并行的全连接层进行分解,加速运。ROI Pooling层Fast-RCNN的核心是ROI池化层,它的作用是输入特征图的大小不定,但输出大小固定的输出特征图。

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    检测 (Detection) 综述

    以下是我在2018年7月份找工作时,根据个人所学总结出的检测 (Detection) 综述。 其中,仅仅挑出我认为比较重要的一系列,按照时间顺序进行简要概述。 优点FPN开销小,又能检测出小物体,因此成为了检测准组件。缺点顶层的feature map并没有享受到多少FPN的利好,依然是多语义信息但缺少位置信息,依然对检测大物体不利。 逐层叠加“形变”,CNN就能更精准地读取的语义。优点设计简单、增加的参数量少、支持end-to-end训练、对各种复杂的视觉task都能general。 思考一般只用于最后几层,因为后面的细节信息丢失较多,才需要形变操作来更好地刻画。 思考Faster R-CNN将检测从4-stage进化到了2-stage,而Cascade R-CNN又将2-stage发展回了4-stage,可以是一种螺旋式上升吧;第一个将级联思想引入检测

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    检测YOLOv4详解

    2.1 检测器通用框架前检测器通常可以分为以下几个部分,不管是two-stage还是one-stage都可以划分为如下结构,只不过各类检测设计改进侧重在不同位置:? 如上图,除了输入,一般one-stage的检测通常由提取特征的backbone,传输到检测网络的Neck部分和负责检测的Head部分。而two-stage的通常还包括空间预测部分。 对预测有100%的信心可能表明模型是在忆数据,而不是在学习。签平滑调整预测的上限为一个较低的值,比如0.9。它将使用这个值而不是1.0来计损失。这个概念缓解了过度拟合。 CNN计出Loss, 然后通过反向传播改变图片信息,形成图片上没有的假象,然后对修改后的图像进行正常的检测。需要注意的是在SAT的反向传播的过程中,是不需要改变网络权值的。 遗传论文: https:arxiv.orgpdf2004.10934.pdf5.8 随机形状训练许多单阶段检测器是在固定的输入图像形状下训练的。

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    CSO(MOCSO)理解

    MOCSO(Multi-Objective Competitive Swarm Optimizer)是PSO(粒子群优化)的变体基于多优化的竞争性的粒子群优化(MOCSO) 摘要: 在进化计中 我们提出了一种基于最近发展的群集智能范例的多优化。在该的基础上,我们提出了一种针对学习更新拟合的引导性学习策略,以加快收敛速度,避免了多优化多样性减少。 通过与几种最先进的多演化的比较,验证了该的性能,包括三种现有的多粒子群优化和三种基于遗传的流行多。实验结果表明,该具有多优化的优越性。 关键字:多优化,竞争群,多进化,群智能。 2.不需要额外的存储空间来录历史信息。与OMOPSO,SMPSO,CMPSO,MMPSO不同。主要步骤:?主要:???

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    CVPR2018 检测总览(最新的检测论文)

    CVPR2018上关于检测(object detection)的论文比去年要多很多,而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章,特来分享,每篇文章都有详细的博客笔,可以点击链接阅读。 实验是针对two stage系列的检测而言,在ROI Pooling后的两个全连接层和NMS模块引入object relation module,如Figure1所示,因此做到了完整的end-to-end 首先当初提出R-FCN的主要的在于引入position-sensitive score map解决原来Faster RCNN中ROI的重复计问题,有效提升速度。 ,因为SSD对小的检测只是利用了浅层的特征,并没有用到高层的语义特征。 高低层特征融合其实对object detection而言是比较重要的,FPN是显式地做了高低层特征融合,而SSD没有,这也是为什么SSD在小问题上检测效果不好的原因之一,因此该虽然看似SSD

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    CVPR2018 检测总览(最新的检测论文)

    CVPR2018上关于检测(object detection)的论文比去年要多很多,而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章,特来分享,每篇文章都有详细的博客笔,可以点击链接阅读。 实验是针对two stage系列的检测而言,在ROI Pooling后的两个全连接层和NMS模块引入object relation module,如Figure1所示,因此做到了完整的end-to-end 首先当初提出R-FCN的主要的在于引入position-sensitive score map解决原来Faster RCNN中ROI的重复计问题,有效提升速度。 ,因为SSD对小的检测只是利用了浅层的特征,并没有用到高层的语义特征。 高低层特征融合其实对object detection而言是比较重要的,FPN是显式地做了高低层特征融合,而SSD没有,这也是为什么SSD在小问题上检测效果不好的原因之一,因此该虽然看似SSD

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    垃圾回收|GC-清除

    本文是《垃圾回收的与实现》读书笔?什么是GC-清除(Mark Sweep GC)GC -清除阶段和清除阶段构成。 (这就是被清除的-清除的伪代码如下所示:func mark_sweep(){ mark_phase() 阶段 sweep_phase() 清除阶段} 阶段阶段就是遍历对象并的处理过程 分配回收垃圾的的是为了能再次分配当程序申请分块时,怎样才能把大小合适的分块分配给程序呢? 但是如果使用清除,这时内存会被设置志位,就会频繁发生不应该发生的复制。多个空闲链表上面所说的清除只用到了一个空闲链表对大小不一的分块统一处理。 位图在单纯的 GC -清除中,用于的位是被分配到对象头中的。是把对象和头一并处理,但这和写时复制不兼容。位图是只收集各个对象的志位并表格化,不喝对象一起管理。

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    垃圾回收(3)-清除

    前言清除(Mark-Sweep)是一种非常基础和常见的垃圾收集,该被J.McCarthy等人在1960年提出并成功的发明并应用于Lisp语言。 这2个名词经常在垃圾收集中出现。collector指的就是垃圾收集器。mutator是指除了垃圾收集器之外的部分,比如说我们的应用程序本身。 原理清除将垃圾回收分为2个阶段,阶段和清除阶段。 一种可行的实现是,在阶段首先通过根节点,所有从根节点开始的可达对象。因此,未被的对象就是未被引用的垃圾对象。然后在清除阶段清除所有未被的对象。 存在问题清除最大的问题是存在大量的空间碎片,因为回收后的空间是不连续的。在对象的堆空间分配过程中,尤其是大对象的内存分配,不连续的内存空间的工作效率要低于连续的空间。 ?

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