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背景 # 2019年对了好几次faster rcnn，第一次是赛事之窗项目和北京的同事，对齐sdk和训练的实现。 第二次是被tensorRT4和tensorRT5之间默认参数不一致的问题坑了一下。 第三次是被caffe proto中roi align 的默认参数坑了。

背景 # 基于Conv的方法在某年的ImageNet比赛上又重新被人想起之后，大家发现网络堆叠得越深，似乎在cv的各个任务上表现的越好。

名词说明 # CUDA. 一般来说指的是CUDA SDK. 目前经常使用的是CUDA 8.0和CUDA 10.1两个版本. 8.0和10.1都是SDK的版本号. CUDNN. The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN). 是一个可以为神经网络提供GPU加速的库 compute capability. 是GPU的固有参数,可以理解为GPU的版本.越新的显卡该数值往往越高. tensorRT.NVIDIA TensorRT™ is an SDK for high-performance deep learning inference. 是一个深度学习推理库,旨在提供高性能的推理速度. plan file,也称为 engine plan. 是生成的tensorRT 模型文件. 兼容性说明 # Engine plan 的兼容性依赖于GPU的compute capability 和 TensorRT 版本, 不依赖于CUDA和CUDNN版本.

背景 # CSAPP:3e第四章配套的实验。 第四章是讲处理器架构的，章节的重点是实现一个六阶段流水线。

就..终于再次出现了to do list. 原因是之前一直不知道如何置顶文章….

背景 # CSAPP 处理器那章快看完了，猛然发现竟然还有个attacklab.. 之前以为每一章只有一个lab

背景 # 疫情肆虐,在家百无聊赖,于是开始拆炸弹. 炸弹分为6个阶段,每个阶段必须输入一个特定的字符串,否则炸弹就会爆炸. 提供给我们的是一个.c文件和一个linux可执行文件bomb

Net 基本介绍 # 网络通过组成和自微分共同定义一个函数及其梯度。

layer 整体介绍 # layer是模型计算的基本单元 类似于pytorch或者其他深度学习框架的op layer中的数据流向为,输入若干个blob，称之为"bottom blob",然后经过layer的计算，输出若干个blob,称之为"top blob"

迫于生计，开始看caffe代码。 会侧重于分析inference部分。

问题描述 # 一年debug 三次faster rcnn,每次都有新感觉（不

检测不同尺度的物体一直是计算机视觉领域中比较有挑战性的事情．我们先从之前的工作出发，并对比FPN比起之前的工作有哪些改进．

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：