故乡渊

十七、RetinaNet简要介绍 RetinaNet是一种用于目标检测的深度学习模型，由Facebook AI Research提出。它是一种基于单级检测器（one-stage detector）的检测器，可以同时预测多个尺度和不同宽高比的目标框，并且在目标检测的准确性和速度方面都具有很好的表现。 RetinaNet的核心思想是引入了一种名为Focal Loss的新的损失函数。这个损失函数可以有效地解决单级检测器在处理大量背景样本和少量正样本时的类别不平衡问题，从而提高目标检测的准确性。 RetinaNet的架构由两个主要组成部分构成：特征提取网络和预测网络。特征提取网络通常是一个预训练的卷积神经网络（如ResNet、Inception等），用于提取图像特征。预测网络包括一个特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）和一个预测头（prediction head），用于生成目标框的位置和类别预测。 在RetinaNet中，特征金字塔网络可以生成一系列具有不同尺度和语义级别的特征图。预测头则包括两个子网络：一个用于生成目标框的位置偏移量（即边界框回归器），另 ...

一、FPN FPN是特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）的缩写，是一种用于目标检测的深度学习模型。相较于传统的卷积神经网络（CNN），FPN的最大特点在于它可以生成不同尺度的特征金字塔，为检测不同大小物体提供支持。 FPN模型在目标检测中的核心思想是提出一种新的特征提取方法，该方法可以产生具有不同尺度信息的特征金字塔，其中较低层级的金字塔主要用于检测较小的目标，而较高层级的金字塔主要用于检测较大的目标。FPN模型将金字塔中的特征图沿着空间维度上采样，并和低层级的特征图进行融合，从而产生具有不同尺度信息的特征金字塔。 FPN模型不仅可以提高目标检测的准确率，而且可以提高模型的速度和效率。在目标检测任务中，FPN模型经常被用来检测不同大小的目标，并且在许多比赛和实际应用中表现优异，如COCO2017比赛、物体检测、图像分割等领域。 二、Focal Loss Focal Loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，在2017年提出并广泛应用于目标检测和图像分割等领域。它是由Ross Girshick等人提出的一篇论文”Focal Loss for De ...

12345678910111213141516//快速排序void quick_sort(int q[], int l, int r){ if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x = q[l + r >> 1]; while (i < j) { do i ++ ; while (q[i] < x); do j -- ; while (q[j] > x); if (i < j) swap(q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j), quick_sort(q, j + 1, r);} 12345678910111213141516171819//归并排序void merge_sort(int q[], int l, int r){ if (l >= r) return; int mid = l + r >> 1; ...

注意力机制是一种在深度学习中常用的机制，可以在处理变长输入序列时，让模型更加关注与当前任务相关的信息。下面是注意力机制的数学证明。 假设我们有一个输入序列$x = (x_1, x_2, …, x_T)$，其中每个$x_t$都是一个向量，$y$是输出序列。我们需要在每个时间步$t$选择适当的$x_t$来计算$y_t$。注意力机制的思想是，对于每个时间步$t$，我们计算出$x_t$和所有$x_i$之间的相似度得分，然后根据这些得分来给每个$x_i$分配一个权重，最终使用加权平均的方法来计算$y_t$。 具体来说，我们可以使用一个查询向量$q_t$来度量$x_t$和所有$x_i$之间的相似度。一种常用的计算方式是点积计算： \text{score}(q_t, x_i) = q_t^Tx_i接着，我们可以将得分进行归一化，得到一个权重向量$\alphat$，其中$\alpha{t,i}$表示在计算$y_t$时应该分配给$x_i$的权重： \alpha_{t,i} = \frac{\exp(\text{score}(q_t, x_i))}{\sum_{j=1}^{T}\exp(\text{sco ...

123456789101112//快排void quick_sort(int q[],int l,int r){ if(l>=r)return; int i=l-1,j=r+1,x=q[i+j>>1]; while(i<j){ do i++;while(x>q[i]); do j--;while(x<q[j]); if(i<j)swap(q[i],q[j]); } quick_sort(q,l,j); quick_sort(q,j+1,r);} 123456789101112131415161718//归并排序int tmp[];void merge_sort(int q[],int l,int r){ if(l>=r)return; int mid = l+r>>1; merge_sort(q,l,mid); merge_sort(q,mid+1,r); ...

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142'''高精度加法'''#include <iostream>#include <vector>using namespace std;vector<int> add(vector<int> A, vector<int> B){ if (A.size() < B.size()) return add(B, A); vector<int> C; int t = 0; for (int i = 0; i < A.size(); i ++ ) { t += A[i]; if (i < B.size()) t += B[i]; C.push_back(t % 10); t /= 10; &# ...