目前主流的目标检测算法分为两大类（两阶段检测和一阶段检测） 两阶段检测：第一步：生成可能包含物体的候选区域（专业术语：Region Proposal）第二步：对候选区域做进一步分类和校准，得到最终的检测结果。代表：R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN， Faster R-CNN 一阶段检测：直接给出最终的结果，没有
1.Apriori算法：关联分析原始算法，用于从候选项集中发现频繁项集。两个步骤：进行自连接、进行剪枝。缺点：无时序先后性。 AprioriAll算法：AprioriAll算法与Apriori算法的执行过程是一样的，不同点在于候选集的产生，需要区分最后两个元素的前后。 AprioriSome算法：可以看做是AprioriAll算法的
https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 从RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。 faster RCNN可
如果存在大量的数据，如何筛选出想要查找的所有数据？那么就需要引入键的概念。下面解释候选键，主键，备用键，代理键，外键的概念。 选说候选键，是一个或者能唯一标识多个实体实例的属性，例如在定义学生，一般有，学号，名字，姓氏，生日等等。明显一个学号就可以唯一标识出一个学生，但是名字和姓氏和生日
https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51036677 同样使用最大规模的网络，Fast RCNN和RCNN相比，训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几，约在66%-67%之间。 Fast RCNN方法解决了RCNN方法三个问题： 问题
EnableAutoConfigurationImportSelector ,从 spring boot 1.5 以后，EnableAutoConfigurationImportSelector已经不再被建议使用，而是推荐使用 AutoConfigurationImportSelector。 源头： @SpringBootApplication —> @EnableAutoConfiguration —> @Import(EnableAutoConfiguration
看过yolo之后，回顾图像分割领域，把之前没有好好看的R-CNN部分的网络知识做了一个简单的梳理，讲的可能不是很详细，仅仅单从R-CNN网络出发，谈谈对这方面内容的理解。 首先讲讲R-CNN的出处论文吧。 文章是2014年发表的。名为：《Rich feature hierarchies for accurate oject detection a
如今主流推荐系统的重点由三个部分组成:有关物品检索，物品排序以及用户特征提取。用户特征通过用户特点，用户的购书记录，用户搜索的关键字，用户的评分收藏行为等方法进行获取。可以使用聚类的方式对用户特征进行降维。在取得用户的兴趣以后，推荐系统应该按照特点找到和用户有关的物品。
实体链接 实体链接（Entity linking，EL），将文本中的实体提及映射到给定的知识库（KB），在许多领域起到了非常有趣的基础作用，例如问题回答、语义搜索和信息提取。 【主要阶段】 (i)候选生成，为每个提及在KB中获得一组引用实体； (i i)命名实体消歧，通过计算提及和候选实体之间的相似度，并解决排
