ResNet 高精度预训练模型在 MMDetection 中的最佳实践
作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。许多目标检测经典算法，如 RetinaNet 、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 等都是以 ResNet 为骨干网络，并在此基础上进行调优。同时，大部分后续改进算法都会以 RetinaNet 、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 为 baseline 进行公平对比。
MxNet与Caffe模型之间转换的桥梁-Onnx
Open Neural Network Exchange (ONNX)为AI模型提供了一种开源的数据模型格式。它定义了一个可扩展的计算图模型，以及内置运算符和标准数据类型的定义。它可以作为各种AI模型之间进行转换的媒介，例如，市面上没有现成的Caffe模型到MxNet模型的转换工具，我们可以借助于ONNX，首先将Caffe转换为Onnx，然后再将Onnx转换为MxNet，更为神奇的是，这之间的转换过程不过丢失原有模型的精度。
caffe注册机制浅析——宏与类的使用
一、楔子15年那会儿，我刚入坑深度学习。那时候几大主流框架caffe，theano，和torch7（不是pytorch）分别代表了C++、python、Lua几大语言。其中尤以caffe最为风靡也最受欢迎。因为我本科是电子工程，不是计算机科班出身，在甫一阅读caffe的代码，尤其是看到众多我不熟悉的概念，如常引用，模板类，protobuf，glog，gtest等等时，自然是一脸懵逼，直接劝退。当然