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网络整体介绍 ThunderNet的整体架构如下图所示。 ThunderNet使用320×320像素作为网络的输入分辨率。整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络的检测部分，利用了压缩的RPN网络，修改自LightHead RCNN网络用以提高效率。 并提出Context Enhancement Module整合局部和全局特征增强网络特征表达能力。 并提出Spatial Attention Module空间注意模块，引入来自RPN的前后景信息用以优化特征分布。 backbone 部分 1.输入分辨率 为了加快推理（前向操作）速度，作者使用320320大小的输入图像。需要注意的...

近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上；本文从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理，介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展。 Softmax简介 Softmax Loss 因为其易于优化，收敛快等特性被广泛应用于图像分类领域。然而，直接使用 softmax loss 训练得到的 feature 拿到 retrieval，verification 等“需要设阈值”的任务时，往往并不够好。 这其中的原因还得从 Softmax 的本身的定义说起，Softmax loss 在形式上是 softmax 函数加上交叉熵损失，它的目的是让所有的类别在概率空间具有最大的对数似然，也就是保证所有的类别都能分类正确，...

Apache Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用程序并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商用硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据谷歌公司发表的MapReduce 和Google文件系统的论文自行实现而成。所有的Hadoop模块都有一个基本假设，即硬件故障是常见情况，应该由框架自动处理。具体参考官方教程。 Hadoop架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用MasterWoker架构 Hadoop HDFS 架构 Block数据块; NameNode Secondary NameNode DataN...