[arduino] rosserial
软件安装
下载arduino：
sudo apt install arduino
安装rosserial：
sudo apt install ros-melodic-rosserial ros-melodic-rosserial-server ros-melodic-rosserial-arduino ros-melodic-rosserial-python
为了在Arduino中使用它,需要创建一个用于Arduino的rosserial库：
# old:
# cd ~/Arduino/libraries/
cd ~/sketchbook/libraries
rm -rf ros_lib
rosrun rosserial_arduino make_libraries.py .
...
[paper] SSD: Single Shot MultiBox Detector
背景
在原图上做假设边界框，需要太多计算。
对标YOLO，同是Single Shot，精度和速度更好。
效果
SSD：300x300分辨率，74.3% mAP，59 FPS。（VOC2007数据集）
YOLO：300x300分辨率，63.4% mAP，45 FPS。（VOC2007数据集）
『目标检测网络速度精度对比』
『SSD512识别COCO数据集』
贡献
1.使用不同比例的特征图预测。
2.使用卷积分类。
3.速度比yolo快。
4.端到端，高速度和精度。
5.对比试验。
网络
『使用的是VGG16』
『MultiBox是如何在feature map上操作』
思路
多个比例特征图识别 (M...
[spring 学习5] MVC更多
multipart
项目结构
.
├── build.gradle
└── src
└── main
├── java
│ └── com
│ └── yww
│ └── UploadsController.java
├── resources
│ └── application.properties
└── webapp
├── index.jsp
└── WEB-INF
├── applicationContext.xml
...
[spring] DispatcherServlet
请求过程
┌─────────┐
↗│ 处理器映射│
2/ └─────────┘
/ 3
请求 1 ┌─────────────────┐ --------------------> ┌─────┐
----->│DispatcherServlet│ <--┌─────────────┐ 4 │控制器│
└─────────────────┘ │模型及逻辑视图名│ ---│ │
...
[paper] Deep Neural Networks for Object Detection
背景
以往做法，采用运动学分解目标，作为图模型表达。
以往做法，结合浅层鉴别模型，和手动设计表达。
效果
贡献
1.解决了对象的精确定位，和对象分类问题。
2.能够预测多个物体的边界框。
3.使用深度神经网络训练。
网络
算法步骤：
思路
损失函数：
\[\min _{\Theta} \sum_{(x, m) \in D}\left\|(\operatorname{Diag}(m)+\lambda I)^{1 / 2}(D N N(x ; \Theta)-m)\right\|_{2}^{2}\]
损失函数 = 平衡正负数据量 + DNN做深度神经网络计算预测目标相对于标签的误差
$\Theta$：网格参数。
预测...
[paper] Cycle-Consistency for Robust Visual Question Answering
背景
尽管可视化问答发展显著，但VQA的鲁棒性不足。
通过引入新的数据集和评估方式，证明当前最好的VQA模型对语言的变化的效果是脆弱的。
VQA发展：LSTM+CNN，attention networks，module networks，relational networks，multimodal fusion。
发现VQA领域缺乏量化测量鲁棒性的基准。
效果
『之前的VQA模型，鲁棒性展示：同一语义，回答结果不同』
『采用CycleGAN后，鲁棒性展示』
贡献
提出循环一致性（cycle-consistent）训练方式，使VQA模型应对语言变化更具鲁棒性。
提出评估VQA模型鲁棒性的方法。
提供新的数据集。（VQA-Rephrasing...
[problem] flask api + vue 跨域问题
问题
使用flask提供json数据，用vue在前端获取json数据展示。
发现无法获取到该json数据，但其它网站的api的json数据是可以拿到的。
解决
后来，查到是由于遇到跨域请求的问题，通过设置flask允许其它域访问即可。
域 = 协议名 + 主机名 + 端口号
禁止不同域的访问是为了防止CSRF(跨站请求伪造)攻击。
通过CORS(跨源资源共享)允许的请求。
添加如下语句开启允许访问的资源：
CORS(app, resources=r'/*')
示例
demo.py
from flask import Flask
from flask_cors import CORS
app = Flask(__name__)
CORS(app, resourc...
[paper] Deep Cross-Modal Hashing
背景
之前大多都是单模态检索，ANN，ANN + hash， MSH， CMH。
效果
『DCMH模型在MIRFLICKR-25K数据集的MAP基准』
贡献
提供深度学习实现图像和文本模态之间的检索方法。
网络
『网络结构的参数』
图片CNN模型采用的是Alexnet作预训练模型。
『算法』
思路
损失函数：
$$
\min_{B,B^{x},B^{y},\theta_x,\theta_y} \mathcal{J}=-\sum_{i,j=1}^{n} {(S_{ij} \Theta_{ij} - log(1+e^{\Theta_{ij}}))} \
\gamma(
...
共计 74 篇文章，10 页。