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yolo-tiny的caffe模型，配合caffe使用 YOLO是一个实时目标检测系统，通俗点说就是在输入数据(图片或者视频)中查找特定的目标。举个例子，如果让一个专门识别龙的YOLO模型观看《权力的游戏》，在理想情况下，一旦画面中出现了龙，YOLO系统就会激动地用框框标记出画面中的龙。

自己以for循环展开torch::lstm_cell写的inference，OMP_NUM_THREADS=4的情况下只比torch::lstm慢一点点，前者约为16ms，后者约为19ms(这里lstm cell的输入=256，输出=1024，序列长度为80)。细微的差距大概和torch::lstm

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数据集是遥感微信图图像，DOTA1.5是在DOTA基础上扩增的数据集 DOTA数据集包含2806张航空图像，尺寸大约为4kx4k，包含15个类别共计188282个实例。其标注方式为四点确定的任意形状和方向的四边形（区别于传统的对边平行bbox）

WIndows下使用caffe深度学习框架，编译caffe时会让下载1GB左右的NugetPackages依赖包，速度十分慢，而且会出现失败的情况，分享VS2013编译caffe时下载好的NugetPackages依赖包 百度网盘链接

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Detectron是FacebookAI研究院(FAIR)于2018年初公开的目前为止业内最佳水平的目标检测平台。据介绍，该项目自2016年7月启动，构建于Caffe2之上，目前支持大量机器学习算法，其中包括MaskR-CNN（何恺明的研究，ICCV2017最佳论文）和FocalLossforDen

修复缺少dll组件导致的游戏异常，程序适用于多个操作系统，如WindowsXP（需先安装.NET2.0，详情请参阅“致WindowsXP用户.txt”文件）、WindowsVista、Windows7、Windows8、Windows8.1、Windows8.1Update、Windows10，同时

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很