我正在建立一个网络,该网络正在重复使用来自matterport回购(mask_rcnn_coco.h5)的区域提议网络权重,而且只有RPN。代码非常类似于原始存储库中的代码:
def rpn_graph(self, feature_map, anchors_per_location=3, anchor_stride=1):
"""Builds the computation graph of Region Proposal Network.
feature_map: backbone features [frames, heigh
PS: Keras为2.4.3
下面的函数构建了VGG16神经网络,没有完全连接的层,因为我只想得到特征映射。
from keras.models import Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input
import keras.backend as K
import tensorflow as tf
def VGG16(input_tensor=None):
input_shape = (None, None, 3)
if input_tensor == None:
input_tensor
我大致知道网络的输出是用net.cpp Init定义的。
void Net<Dtype>::Init(const NetParameter& in_param)
正好在240行。
// In the end, all remaining blobs are considered output blobs.
for (set<string>::iterator it = available_blobs.begin();
it != available_blobs.end(); ++it) {
LOG_IF(INFO, Caffe::root
背景:在传统的反向波兰表示法中,所有运算符都必须有固定的长度,这使得RPN很容易被代码计算和操作,因为每个令牌、表达式和子表达式都是“自包含的”,因此人们可以盲目地用x y *中的y来代替y 1 +来获取x y 1 + *,这是另一个有效的表达式,它可以做您想要做的事情。下面是一个具有命名变量支持的简单RPN计算器的交互式演示。请注意,演示程序试图显示算法的要点;它们与生产代码无关,也不表示生产代码。
var rpn = prompt("Please enter RPN string, where each token is " +
"separated by
我对二郎语的了解越来越多,最近也遇到了一些问题。我读过关于foldl(Fun, Acc0, List) -> Acc1函数的文章。我使用了learnyousomeerlang.com教程,并有一个例子(例如Erlang中的反向波兰符号计算器):
%function that deletes all whitspaces and also execute
rpn(L) when is_list(L) ->
[Res] = lists:foldl(fun rpn/2, [], string:tokens(L," ")),
Res.
%function that
我有这样的表情
ratecode in ('EURV','EURA','EURB','EURO','CHUPin*+-da~') && ( sourcecode ~in ('FMFC','FM') || block == 'yes')
这就是rpn规则
/// 2. Repeat until we reach end of infix expression
/// I. Get token (operand or oper