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。
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。
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。
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。
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。
1 | $ hexo n "博客使用指南" |
More info: Writing
1 | $ hexo clean |
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。
1 | $ hexo g |
More info: Generating
1 | $ hexo s |
默认情况下,访问网址为: http://localhost:4000/
More info: Server
1 | $ hexo d |
More info: Deployment
在Hexo文件夹下,右键Git Bash Here
,
1 | git clone https://github.com/theme-next/hexo-theme-next themes/next |
下载zip安装包:https://github.com/theme-next/hexo-theme-next
管理员解压,文件夹改名为next(全部小写),至themes目录下。
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。
有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?
1 | isalpha(字母); //判断是否是字母 |