111qqz

概述 # SSD是一种单阶段目标检测算法．所谓单阶段，是指只使用了一个deep neural network，而不是像faster-rcnn这种两阶段网络． 为什么有了faster-rcnn还要使用SSD? 最主要是慢… 两阶段网络虽然准确率高，但是在嵌入式等算力不足的设备上做inference速度非常感人，很难达到real time的要求． （实际业务上也是这样，公有云上的检测模型几乎都是faster-rcnn，而到了一些盒子之类的硬件设备，检测模型就全是SSD等single stage 模型了)

boosting 算法是什么 # 机缘使然，接触到了 Boosting 算法．Boosting是一种通过组合弱学习器来产生强学习器的通用且有效的方法.

年中的时候接了离职的同事模型转换的锅，在不断地更新迭代的过程中，发现了一些痛点。 发现k8s能够解决一部分痛点，因此来分享一下在这方面的探索。

最近有同事report给我们，用同一个模型转换工具，转同一个faster rcnn 模型， 同样的sdk代码，在有些显卡上结果正常，但是再比较新的显卡上(比如Titan V)上 结果完全不正确.

花了三个月的时间，终于跟完了这门编程语言课. 课程内容非常赞，而且也充分发挥了coursera平台的作用. 非要说缺点的话，就是这门课时间有点短，以及peers’ assignments总是找不到人…

概述 # YUV是一种图像编码方式，或者称为色彩空间,与RGB是同级的概念. YUV是三个分量，Y,U和V，其中：

动机 # 将一张图分成多个grid cell进行检测之后，每个cell只能检测到一个object. 如果这个grid cell中不止有一个物体要怎么办呢？ 因此提出了anchor box algorithm来解决这个问题.

对象检测（Object Detection）的目的是”识别对象并给出其在图中的确切位置”，其内容可解构为三部分：

JOS的environments基本可以理解成"process"进程的同义词，但是由于"process"是一个unix术语，因此使用environment这个词．

CSAPP第二章的内容以前组成原理基本都学过…所以就简单翻了翻。