git 安装 1.在终端，检查git是否安装 git --version 2.没有安装的话，去git官网，下载git 3.安装后，在终端，检查git是否安装 4设置用户名和邮件地址（最好和github的用户名/邮箱保持一致 git config -…

1. git提交分支相关 在本地新建分支，保证和远程分支一样 git checkout -b 分支名如果分支已存在，只需要切换的话 git checkout 分支名提交前先把代码拉下来更新一下，确保不会覆盖别人的代码 git pull origin 远程分支(如果有)解决冲突 git …

⼀、在网上Gitee准备 1.1、注册登录 gitee 1.2、在gitee上创建仓库，点击gitee头像旁边的【】，选择【新建仓库】 1.3、开始新建，然后点击【创建】 仓库名称：最好都用英文 接着直接点击【创建】就可以了 1.4、如果没有配置git全局…

目录 一、配置 Git 二、创建项目远程仓库 三、初始化本地仓库 方法一： 方法二： 四、连接远程仓库 五、提交与拉取到本地仓库 六、推送到远程仓库 七、克隆远程仓库到本地 方法一： 方法二： 八、Git分支操作 一、配置 G…

(一) git 仓库管理常用命令(二) git 仓库中文件状态(三) 版本的前进和回滚(四) 本地仓库和远程仓库(五) 给码云配置公钥(六) .gitignore 忽略文件(七) 冲突处理(八) 分支操作(九) 为什么有时候git pull(git push) 无法更新代码(十) 可视化工具(十一) 码云添加开发者 (一) git 仓…

论文名称：《 OverFeat：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1312.6229 论文代码：https://cilvr.nyu.edu/doku.php?idsoftware:overfeat:star…

目标检测（二）：OverFeat 1 分类1.1 多尺度处理1.2 特征提取1.3 分类2 定位2.1 边界框预测2.2 预测边界框的组合3 检测说实话这篇论文1看得有点头大，很多过程理解得不够透彻，论文里的插图也并没有看懂，只能结合其他资料大概了解了一下。 本篇论文中作者主要使用了一个共享的…

以下内容摘自斯坦福cs231n目标检测课程： 计算机视觉任务： ImageNet 分类和定位任务： Idea #1：定位问题视为回归问题 实现步骤： 1. 训练（或下载）一个分类模型（AlexNet, VGG, Incept…

【目标检测】基础原理与项目实战 目标检测算法two-stage算法过程代表算法 one-stage算法过程代表算法 目标检测任务两种 Bounding Box分类分类任务分类原理分类损失与优化 位置信息如何衡量整个网络的损失？- L2损失 如何获取目标位置信息？回归位置滑动窗…

基于Overfeat的图片分类、定位、检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187881 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解来自2014年ICLR的经典图片分类、定位物体检测overfeat算法：《OverFeat: Integrated Recogni…

转自： 深度学习研究理解6:OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在13年撰写的一篇论文，本文改进了Alex-net&am…

本文围绕一代传奇模型overfeat展开论述，探究在2013年，overfeat是怎样横空出世、独占鳌头的，并介绍它的那跨时代的思想和惊为天人的设计。 论文地址 https://arxiv.org/abs/1312.6229 目录 背景 概述 沿袭 革新 结果 补充 总结 背景 …

一篇14年的老论文了，按照现在的发展速度，算的上是上古时代的东西了，现在主要是参考一下当时的思想 关于特征提取器overfeat OverFeat是早期经典的one-stage Object Detection的方法，基于AlexNet，实现了识别、定位、检测…

【OverFeat Integrated Recognition,Localization and Detection using Convolutional Networks】 Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus and Yann LeCun, 2014 http://arxiv.org/abs/1312.6229 Abstract 利用卷积网络为分类、定位、检测提…

CNN之OverFeat：OverFeat的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 相关论文 《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》的翻译与解读 Abstract OverFeat的简介 OverFeat的案例应用 相关论文 《OverFe…

2018 November 25 overfeat Overfeat 笔记 1. 介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案；劣势就是对于标签数据集很贪婪。所以在大的数据集上面取得了很大的突破，但是在小的数据集上面突破不是很大。 ImageNet数据集上的分类图片，…

文章目录 一、介绍二、拟解决的问题1. 特征提取2. 视觉任务 三、解决方法四、分类任务1. 模型设计2. 推理步骤3. OffSet Max-Pooling4. 卷积网络与滑窗法的关系 五、定位任务六、检测任务七、总结八、参考文献 本篇博客将要解析的论文是 OverFeat: Integrated Recognition, Lo…

个人博客：http://www.chenjianqu.com/ 原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-67.html 论文《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》. Pierre Sermanet,etc. 素质三连 1.论文贡献 第一次解…

OverFeat 原论文：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks ILSVR2013定位任务的冠军。用CNN集成了分类、定位、检测任务。 主要思想在于3、4、5章，分别叙述分类、定位、检测任务的思想实现。 3 …

目录 2.3 OverFeat2.3.1 任务与评估指标2.3.2 OverFeat 模型设计2.3.3 多尺度分类2.3.4、OverFeat 视图参考文献 2.3 OverFeat OverFeat 是 ILSVRC2013 中目标定位任务的冠军，它提出了一种集成式框架，将图像分类、目标定位以及目标检测三种任务的学习过…