转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度 ...
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2017-03-30 13:36:07
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作者的思路就是Faster R-CNN+YOLO，利用YOLO的思路和Faster R-CNN的anchor box的思想。
.0 导读（本节来源于BOT大赛嘉宾问答环节 ）
SSD 这里的设计就...
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2017-03-28 17:30:53
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DNN,CNN,RNN:1.DNN:深度神经网络，或称多层感知机。解决早期单层感知机对于复杂函数不能模拟的情况。其形式为层之间全连接。实用sig等连续性函数模拟神经对机理的响应，训练算法使用 BP。 2.问题：只是名义上的深层。 a：随着层数的加深，优化函数更加容易陷入局部最优解。并且会越来越偏离 ...
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2017-03-24 15:45:13
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1 class ADOXer 2 { 3 /// <summary> 4 /// 激活Access数据库(创建或打开) 5 /// </summary> 6 /// <param name="dbName">数据库全路径</param> 7 /// <param name="pwd">密码</par ...
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2017-03-23 18:28:57
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mask R-cnn, kaiming he的新作。可以同时完成object detection和segmentation,在coco上测试，超过去年竞赛冠军的水平了，代码会在不久的将来放出来。 ...
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2017-03-23 14:48:24
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R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN 的网络结构： 不同于之前的fast/faster R-CNN的region-based，paper中的new network是shared, ful ...
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2017-03-17 20:59:08
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从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。 而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分 ...
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2017-03-17 15:58:40
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R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像； (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal； (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227 ...
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2017-03-16 18:52:31
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灵感 因为最近一直在做rnn based NLP，其中无论是什么cell，lstm， GRU或者cnn都是基于单词的embedding表示；单词的embdding就是把每个单词表示成一个向量， 然后通过bp训练这些向量的值，这种想法很奇妙，于是我尝试性的把这种思想用在logistic regress ...
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2017-03-16 18:36:09
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using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.... ...
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2017-03-16 16:13:08
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