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彭罗斯过程如何表现（黑洞动力学）
彭罗斯过程如何表现（黑洞动力学） Photo by 马雷克·皮尼基 on 不飞溅 BTZ黑洞碰撞彭罗斯过程( arXiv ) 作者 ： Xianglong Wu , Xiangdong Zhang 抽象的 ： 研究了极端 Banãdos-Teitelboim-Zanelli (BTZ) 黑洞附近的彭罗斯过程。由于负宇宙常数的存在，只有无质量的粒子才能逃到无穷Spatial Pyramid Pooling
1. 摘要 现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的（例如，224×224）的输入图像。这个要求是“人工的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，即“空间金字塔池化”，以消除上述需求。新的网络结构，称为SPP-net，可以生成PDF 加密
引库 implementation 'com.tom-roush:pdfbox-android:2.0.6.0' 第二步 复制代码 PDDocument document = PDDocument.load(file); AccessPermission ap = new AccessPermission(); StandardProtectionPolicy spp = new StandardProtectionPolicy(pass, pass, ap); spp.setEnc目标检测_SPP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/39717526 解决的问题 1、训练和测试常见的CNN网络时，要求输入的图像有一个固定的大小（网络前面的卷积层不要求输入图像的大小，后面的全连接层的输入特征数是固定的，需要固定的输入），比如要求图像的输入为224*224 * 当尺寸大小不同的图像输入到相同的多层卷yolov4-pacsp-s
Scaled-YOLOv4 Backbone(yolov4-csp)：根据文章分析，当k大于1时，CSPNet才会比DarkNet计算量更少，因此，对于YoLov4的第一个CSPDarkNet层，将其改回为原来的DarkNet层。 PAN & SPP：将原来的PAN也CSP化。仍然将SPP插入到第一组CSPPAN中，这一步可减少40%的计算量。YOLOv4
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934 代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4在COCO上，可达43.5%AP，速度高达65fps YOLOv4的特点是集大成者，俗称堆料，但最终达到这么高的性能，一定是不断堆料、不断调参的结果。[目标检测]——SPPNet算法
SPPNet对R-CNN进行了改进，首先分析R-CNN慢在哪里？ R-CNN慢就慢在卷积运算，一张图片里面有2000个候选区域需要做卷积运算 一、SPPNet做出的改进 SPPNet主要存在两点改进地方，提出了SPP层 1、减少卷积运算 R-CNN中 crop/warp 是对图片进行形状修改 二、SPPNet介绍 1、操作步空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理和代码实现(Pytorch)
想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正一、为什么需要SPP首先需要知道为什么会需要SPP。我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名SPP-Net 空间金字塔网络
SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。在此之前，所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片，比如224*224（ImageNet）、32*32(LenNet)、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需《YOLOV4&5原理与源代码解析之五：SPP CSP》
前面咱们都在讨论数据如何增强，这一开始讨论YOLOV4中网络结构的创新之处。YOLOV4将一些主流优秀的框架拿过来用，提升了效果， 会有更多的性能开销，但同时作者又将其进行了简化，是的最终V4速度和mAP达到一个平衡的效果(个人觉得还是V5香，反正原理差不多)。 一、SPP S第13章 系统测试
层含义：一是容错能力，二是恢复能力。 性能测试。即测试软件系统处理事务的速度，一是为了检验性能是否符合需求，二是为了得到某些性能数据供人们参考（例如用于宣传）。 用户界面测试。重点是测试软件系统的易用性和视觉效果等。 安全性（security）测试。是指测试软件系统防止非法入GNSS/C/C++——SPP中的大气延迟
大气延迟 对流层延迟 在GNSS领域，对流层延迟是定位误差来源之一。卫星导航定位中的对流层延迟通常是泛指电磁波信号在通过高度为50km以下的未被电离的中性大气层时所产生的信号延迟。在研究信号延迟的过程中，我们不再将该大气层细分为对流层和平流层（如大气科学中那样），也不再顾及ESP32 AT指令集 BT SPP测试
AT+BTINIT=1 //开启BT, 初始化 BT AT+BTNAME="HELLO" //设置蓝牙设备名称 AT+BTSCANMODE=2 //设置成被发现模式，这条命令是能被连接的必要条件, 必须要设置 AT+BTSPPINIT=2 // BT SPP命令 初始化 SPP Profile 这里的参数可以选择 0, 1, 2,SPP的pytorch实现
from torch import nn import torch class SPP(nn.Module): def __init__(self): super(SPP, self).__init__() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=5,stride=1,padding=5 // 2) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=7, stride=1, paddinSPP
想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 1|0一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层，因此基本上所有的CNN都要求输入哪些蓝牙模块同时支持SPP主端和A2DP接收器
在正常情况下，当我们开发蓝牙音频产品时，我们不仅经常要求蓝牙模块支持A2DP接收器或信号源，而且还要求模块支持数据传输，对于数据传输，SPP和GATT配置文件是最常见的。 那么哪个模块同时支持SPP主端和A2DP Sink? https://www.feasycom.com/main/news-985.html 1. FSC-BT802：CSR8670SPP-CA 蓝牙串口通讯模块 AT 指令集
用户可以通过串口和 SPP-CA 芯片进行通信，串口使用 Tx, Rx 两根信号线，波特 率 支 持 1200,2400,4800,9600,14400,19200,38400,57600,115200,230400,460800 和 921600bps。 串口缺省波特率为 9600bps。 指令集详细说明 SPP-CA 蓝牙串口模块指令为 Command 指令集。 （注：发 AT 指蓝牙spp协议分析
基本概念 蓝牙串口是基于 SPP 协议（Serial Port Profile），能在蓝牙设备之间创建串口进行数据传输的一种设备。 蓝牙串口的目的是针对如何在两个不同设备（通信的两端）上的应用之间保证一条完整的通信路径。具体的基本流程如下： 设备Ａ：这个设备会发起一个连接另外设备的请求。设备Ｂ：这个设备4. 基于深度学习的目标检测算法的综述(转)
4. 基于深度学习的目标检测算法的综述(转) 原文链接：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9250195.html 目录一 相关研究1、选择性搜索(Selective Search)2、OverFeat二、基于区域提名的方法1、R-CNN 2、SPP-Net3、Fast R-CNN4、Faster R-CNN5、R-FCN 三 端对端的方法1、YOLO2、SSD四目标检测学习总结(1)----R-CNN/SPP-Net/Fast R-CNN/Faster R-CNN
这几天学习了目标检测/R-CNN/SPP-Net/Fast R-CNN/Faster-R CNN这几个框架， 想做点笔记加深印象，如有理解错误，请指出，Thanks！ 目标检测主要有两个任务： (1)定位图片中的物体 (2)识别物体的类别 故目标检测是一个定位 + 分类的任务，比图像分类更有难度。 传统的目标检测大体流程可SPP Net
RCNN对每个候选框都提取了特征，而且对于有重复区域的候选框们，这部分重复的区域相当于不断重复提取了特征，很麻烦。所以能不能只提取一次特征呢？也就是只卷积一次。 R-CNN对候选框尺寸进行了wrap， 全都改为227x227，改变尺寸势必会影响到检测效果，所以能不能不改变尺寸？ 因此SPP提出的更新：目标检测学习笔记 - SPP net
原文链接：https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/52681966 链接1 链接2论文解读2——Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮，但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h，再丢进网络里，图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层，让网络可以接受任意size的输入。 方法 首先思考一个问题，为什么ConvNet需要一个Development of R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物HP C7000升级微码，离线使用SPP刷新固件
离线使用SPP刷新固件实验环境 机型: HP C7000SPP镜像版本： 2016.10.0 注意：必须使用IE打开iLO 登录ILo界面，登录单个刀片 挂载镜像，注意：需要安装Java控件，和.Net才能执行 挂载上SPP光盘（本次实验使用ilo挂载镜像方式，实际可使用CD/DVD ROM或USBkey等方式引导启动） 一般服务器会自动从光