阅读他人的代码能够帮助你学习编程。类似的，研究他人开训练出的实例，有助于你构建自己的CNN。 １．classicla network 1.1 LeNet-5 n_H,n_W在减小，n_C在增加 一个或多个卷积层后边跟一个池化层 阅读论文：只需精读第二段 1.2 AlexNet 论文：任务被分到了两个 ...
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2019-09-03 09:59:22
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一、卷积神经网络 1、关于卷积神经网络的知识，这里推荐一个博客，可以通过几篇博文来了解卷积神经网络：https://www.cnblogs.com/pinard/category/894694.html 2、关于张量经过卷积与池化后数据各维度大小的变化： 设原图片数据维度为$batch*width* ...
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2019-09-02 14:14:44
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先挖个 图像去雾之何凯明暗通道先验去雾算法原理及c++代码实现 ICCV 2017：FAIR Mask R-CNN ICCV 2017：FAIR 密集物体检测的 Focal Loss one-stage准确度落后于 two-stage，极端前景类别失衡是主要原因 提出：通过改变标准交叉熵损失来解决这 ...
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2019-09-02 09:32:09
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百度正式发布PaddlePaddle深度强化学习框架PARL 近日，百度PaddlePaddle正式发布了深度强化学习框架 PARL，同时开源了基于该框架的、在 NeurIPS 2018 强化学习赛事中夺冠的模型完整训练代码。 项目地址如下：https://github.com/PaddlePadd ...
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2019-09-02 09:25:58
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论文地址: 1 selective search: https://arxiv.org/pdf/1502.05082.pdf 2 r-cnn: https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 1 概述: 为了降低滑动窗口导致的时间消耗, 采用selective search ...
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2019-09-01 21:35:33
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1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据，却很难处理社交网络、信息网络等非欧式结构的数据。一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的，结构非常规整。而社交网络、信息网络等是图论中的图(定点和边建立起 ...
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2019-08-31 23:41:04
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Convolutional neural network (CNN) - Pytorch版 ...
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2019-08-31 12:26:45
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本文对基于RCNN框架的几个模型进行介绍和总结。 ![目标检测][base64str0] RCNN 论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 发表时间：2014 发表作者：( ...
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2019-08-31 01:01:40
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SFSDSA的问题： 1. 由全连接层搭建的深层神经网络模型，尽管加入了dropout、regularization等避免过拟合技术，但是需要付出极大的调参时间； 2. 只能针对特点维度的输入信号，灵活性低； 3.只能针对特点的地质特征，在实际应用中往往需要训练多个独立的模型； 4.整体网络结构偏向 ...
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2019-08-30 22:32:40
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1、 每个模型的发展及思考 R-CNN： （1）将location的问题作为一个回归问题在实践中效果不佳； （2）使用滑动窗口检测，此前的CNNs大多用于受限的目标类别（faces、pedestrians etc），为了保留high spatial resolution，仅使用两层conv和pool ...
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2019-08-30 20:52:37
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