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一阶段(端到端)方法

YOLO

原论文:《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。

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End-to-end Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos [2016 CVPR]

视频动作检测任务中的第一个端到端方法。

该模型有一个基于递归神经网络的agent,它随着时间的推移与视频交互。agent观察固定比例的视频帧,并决定下一步在哪里看以及何时发出预测。

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概述

这篇论文主要针对时序动作提名生成(temporal action proposal generation)任务提出了一种新的方法-边界敏感网络(Boundary Sensitive Network, BSN)。

BSN网络采用了”local to global”方法,local是指先定位可能性大的时序边界,再整合这些边界作为候选;global是指通过评估一个候选中是否包含动作的置信度来检索候选。用到的数据集是ActivityNet-1.3和THUMOS14。

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摘要

本文介绍了时序动作定位(Temporal Action Localization)的相关技术、基准数据集和评价指标。此外,从完全监督学习和弱监督学习两个方面,总结了时序动作定位。列举了部分代表性工作并比较了他们的性能。最后,还提出了可能的研究方向。

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从创建到部署

新建文章

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清除缓存

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清除缓存文件 (db.json) 和已生成的静态文件 (public)。

在某些情况(尤其是更换主题后),如果发现您对站点的更改无论如何也不生效,您可能需要运行该命令。

生成静态文件

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More info: Generating

启动服务器

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默认情况下,访问网址为: http://localhost:4000/

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部署网站

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问题描述

N个挂钩上有N个钥匙。钥匙没有固定的悬挂位置,但钥匙上有标号。

每次取钥匙的时候,而不会移动其他钥匙。

每次还钥匙的时候,挂在最左边的空挂钩上。

同一时刻先还再取,且按编号从小到大的顺序还。

初始时,钥匙按编号从小到大挂着。

K位老师取。给出钥匙标号、取出时间和借出时长,请问最终钥匙盒里面钥匙的顺序是怎样的?

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isalpha(字母);	//判断是否是字母
toupper(字母); //转大写
tolower(字母); //转小写

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