可变形卷积原理、实现及工程化部署
引言本文主要以目标检测算法CenterNet作为载体，介绍可变形卷积的算法原理，python实现以及工程化部署
可变形卷积原理介绍可变形卷积目前有DCN V1以及在V1基础上改进发展来的DCN V2，具体的算法原理可以看论文原文或者参考：
https://cloud.tencent.com/deve
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Pytorch分割模型C++部署(libtorch)
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计算机视觉
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深度学习算法工程化部署
本文代码见github：https://github.com/CamlinZ/Segmentation_Engineer
本文以https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch作为示例语义分割算法，采用libtorch来进行C+
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pytorch中backward()函数详解
作为深度学习中最为重要的反向传播计算，pytorch用非常简单的backward( )函数就实现了，但是在实现过程中对于其参数存在一些疑问，下面就从pytorch中反向传播求导的计算方式，backward( )函数参数来进行说明。
这里首先还是放出backward( )函数的pytorch文档，因为
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Caffe转NCNN并移植Android配置记录
实验目的：将caffe模型转成ncnn可以实现在移动端运行深度学习模型，主要使用：https://github.com/Tencent/ncnn
实验环境：1、系统环境
Mac OS Mojave系统
编译好的caffe源码（可以参考我之前的博客：https://blog.csdn.net/sina
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caffe中solver配置文档
本文主要参考：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5074049.html 以及caffe官方文档Solver的流程：
设计好需要优化的对象，以及用于学习的训练网络和用于评估的测试网络。（通过调用另外一个网络配置文件prototxt来进行）
通过forward和b
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PSPNet运行及训练
前言最近实习完回学校，继续开始我的图像语义分割研究了，为毕业论文做准备，首先还是看了一下最近的一些最新的分割论文，在ICNet论文中找到一个很好的图表，显示各个方法在CItyscapes数据集的测试集上的时间和精度指标情况：
由上图可以看到精度上很高的方法有Resnet38，PSPNet，DUC三种
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随笔2018_09_03
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随笔
终于还是坐上了回程的火车，四个月，在一辈子的时间里，说长不长，说短不短，但是回忆里深夜中一个人昏黄的街道，枕边绝望的泪水，看到希望后内心的喜悦，还有那短暂的幸福与绝望的交织，这一切让这短短的四个月有时像四年那么漫长，有时又像一转瞬，但无论长短，无论起伏，终究还是画上了句号，在徽州的山水与古镇渐渐远
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人脸检测和人脸对齐C++工程
代码链接为：https://github.com/CamlinZ/face_landmark_detector_project.git
1、前言该工程分为人脸检测，人脸对齐和特征点平滑处理三个部分。
人脸检测
采用FaceBoxes作为解决方案，参考论文《FaceBoxes: A CPU Real-
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