Faster R-CNN论文阅读笔记及相关资料总结
声明：这几天重新学习Faster R-CNN，找到了很多好的博客资料，在此附上地址，方便以后学习，文中的图均来自于这些资料。
网络整体架构图
论文中给出的架构图是这样的，基本忽略了所有细节，以下是其他资料中的图片：
Faster R-CNN = Fast R-CNN + RPN，学习Faster
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Jupyter Notebook 中使用Anaconda创建的虚拟环境
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环境配置与安装
Jupyter Notebook 默认不能使用Anaconda中创建的虚拟环境，需要进行配置，步骤如下：
12345678910# 创建虚拟环境conda create -n DOTA_devkit python=3.6source activate DOTA_devkit# 安装ipykernel
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Windows下配置VS Code通过remote ssh进行远程开发
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环境配置与安装
VS Code 的远程开发功能需要通过密钥方式与服务器相连，所以需要先在本地生成密钥对，将公钥上传到服务器，再安装remote ssh 插件，进行远程开发。
1 在本机生成SSH密钥对1ssh-keygen -t rsa
一路回车，密钥对将生成到默认位置 C:\Users\<用户名>\.
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pytorch利用torchsummary实现类似keras的model.summary()输出模型信息
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ML/DL
详见链接torchsummary
代码123456789101112131415161718192021import torchimport torch.nn as nnfrom torchsummary import summaryclass SimpleConv(nn.Module): d
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pytorch中的一些技巧-统计参数数量，划分数据集，初始化，正则化
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ML/DL
统计参数总数量1num_params = sum(param.numel() for param in model.parameters())
划分训练集和验证集123train_size = int(0.8 * len(full_dataset))test_size = len(full_data
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利用tensorwatch对pytorch网络可视化及统计参数
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ML/DL
代码12345678import sysimport torchimport tensorwatch as twimport torchvision.modelsalexnet_model = torchvision.models.alexnet()tw.draw_model(alexnet_mod
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pytorch实现迁移学习
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ML/DL
两个主要的迁移学习场景：
Finetuning the convnet: 我们使用预训练网络初始化网络，而不是随机初始化，就像在imagenet 1000数据集上训练的网络一样。其余训练看起来像往常一样。
ConvNet as fixed feature extractor: 在这里，我们将冻结除最
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matplotlib-动态更新显示内容
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python
知识点在matplotlib中画图有两种显示模式：
（1）阻塞模式，即必须利用plt.show()显示图片，且图片关闭之前代码将阻塞在该行。
（2）交互模式，即plt.plot()后立马显示图片，且不阻塞代码的继续运行。
Matplotlib中默认是使用阻塞模式。用到的matplotlib中的几个函
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matplotlib-animation画动态图
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python
详情请看莫烦老师教程莫烦python
代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib
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