分享：Bubbliiiing的学习小课堂博主的专栏《睿智的目标检测》中对Faster-RCNN有较为详细的描述。CSDN 链接：睿智的目标检测27——Pytorch搭建FasterR-CNN目标检测平台源代码下载  ：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorchB站讲解链接：配置Tensorflow+Keras

对于select和poll来说，所有文件描述符都是在用户态被加入其文件描述符集合的，每次调用都需要将整个集合拷贝到内核态；epoll则将整个文件描述符集合维护在内核态，每次添加文件描述符的时候都需要执行一个系统调用。系统调用的开销是很大的，而且在有很多短期活跃连接的情况下，由于这些

目录1.Anchor参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86403390?utm_id=01.Anchor我第一次接触Anchor（中文叫做锚）的时候，比较懵逼的，什么是锚这个问题让思考了好久，这也是阻碍大家学习FasterRCNN最大的绊脚石索性我们就先把anchor理解为一个个按照固定比例（长宽、大小）预定义的框lib/ne

Faster-Whisperhttps://github.com/SYSTRAN/faster-whisper是一个使用CTranslate2重新实现的OpenAIWhisper模型，旨在提高转录速度和效率。它显著提高了处理速度，与原始Whisper模型相比，保持了相同的准确性的同时，速度提升了最多4倍，并且降低了内存使用量。此外，它支持CPU

  

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1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何让计算机自主地完成人类常见任务的学科。在过去的几年里，人工智能技术的发展取得了显著的进展，尤其是在深度学习（DeepLearning）领域。深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑工作原理的机器学习方法，它已经被广泛应用于图

https://blogs.oracle.com/exadata/post/exadata-x9m  TheExadataProductManagementandDevelopmentteamsareexcitedtoannouncethenextgenerationofExadataDatabaseMachineplatform,the OracleExadataDatabaseMachineX9M. Built onoverade

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faster-whisper简介faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现，它利用CTranslate2，一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度，还优化了内存使用效率。faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度，这

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要         人员吸烟行为检测系统在公共场所如学校、医院、公共交通工具等广泛使用。这类系统通常通过图像或视频分析来检测人员是否有吸烟行为。其中，基于Faster-RCNN网络的吸烟行为检测是一种常

1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123   2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述       车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。FasterR-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要经过R-CNN和FastRCNN的积淀，RossB.Girshick在2016年提出了新的FasterRCNN，在结构上，FasterRCNN已经将特征抽取(featureextraction)，proposal提取，boundingboxregression(rectrefine)，classification都整合在了

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前言Ubuntu1604注意事项CUDA80安装显卡驱动安装CUDA80编译CUDASampleOpenCV31pythonCaffe安装CaffeMNIST数据集测试faster-rcnn后记前言经过大概两个星期的配置，终于将faster-rcnn安装好了，期间重装了大概十次系统，查阅了无数多文献博客，遇到了无数多坑。本人写这篇文章就是希望读者

edcryptographycanbebrokeninsubexponential2O˜(n1/3)timeclassically,andeveninpolynomialnO(1)timeusingquantumalgorithms.Moreover,latticecryptographyissupportedbystrongworst-case/average-casesecurityreductions,whichprovidesol

代码解析： Pytorchtorchvision构建Faster-rcnn（一）----coco数据读取Pytorchtorchvision构建Faster-rcnn（二）----基础网络Pytorchtorchvision构建Faster-rcnn（三）----RPNPytorchtorchvision构建Faster-rcnn（四）----ROIHead训练模型：BaiduCloud 附加Pytorch源码：https://github.com/chen

摘要：AlphaDev模型优化排序算法，将排序算法提速70％。通过强化学习，AlphaDev发现了更加有效的算法，直接超越了科学家和工程师们几十年来的精心打磨。现在，新的算法已经成为两个标准C++编码库的一部分，每天都会被全球的程序员使用数万亿次。介绍优化目标为排序算法的CPU延迟时间

一、前言最近在学习目标检测，到github上找了一个开源的Faster-RCNN项目（Tensorflow），项目地址是：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3根据网上的各种教程，模型训练还算顺利，不过这个项目缺少断点续训的功能。也就是中途误操作导致训练中止，就只能从头开始

动动发财的小手，点个赞吧！在使用R-CNN的目标检测中，RPN是真正的主干，并且到目前为止已被证明非常有效。它的目的是提出在特定图像中可识别的多个对象。这种方法是由ShaoqingRen、KaimingHe、RossGirshick和JianSun在一篇非常受欢迎的论文“FasterR-CNN：TowardsRealTime

复现内容因为RetinaNet论文用的是coco数据集，而本人因为实验资源与有限，就使用PASCALVOC2012数据集作为复现RetinaNet框架图此图从论文中截取 复现细节和结果训练设置的超参数 1totalparamnum15,597,9982backbone:Resnet50+FPN3优化器：optimizer=torch.o

实现细节总共3个模型，第一个是以resnet50为backbone，并加上FPN结构的FasterR-CNN,一个是同样是使用resnet50为backbone，但没用fpn，最后一个是用mobilenetv3作为backbone，用fpn1#totalparamnum41,449,656/19,624,872/70,566,2602#Resnet50-fpn/mobilev3-fpn/Resnet50-no

摘要：本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（<30ms）;首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加；本文提出IC-FPS；包含两个模块：localfeaturediffusionbasedbackgroundpointfilter(LFDBF)；CentroidInstanceSampl

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