最近在面试过程中，有的面试官针对我的项目问的一些问题令我对自我的项目和经历有了一些新的思考，于是决定花时间来重新整理一下我的项目。 基于美学分析下的多任务CNN显着性分布预测 Motivation: 美学+显著性强相关 多任务CNN Multitask Learning (MTL) is an in ...
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2019-08-30 19:32:47
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转：https://blog.csdn.net/weixin_36411839/article/details/81877916 问题：一张图是局部的行人图像，也就是被遮挡了的行人，另一张是一个完整的行人图像ReID 目前解决： ①将它们resize成固定尺寸的图像，然利用CNN提取用出固定长度特征 ...
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2019-08-30 09:49:38
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神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型，比如：feature map与原图很接近，说明它没有学到什么特征；或者它几乎是一个纯色的图，说明它太过稀疏，可能是我们feature map数太多了 ...
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2019-08-27 12:46:14
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import osimport randomg_root_path = "E:/DeepLearning/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/data/VOCdevkit2007/VOC2007/"xmlfilepath = "E:\DeepLearnin ...
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2019-08-27 10:25:08
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YOLOv2：代表着目前业界最先进物体检测的水平，它的速度要快过其他检测系统（FasterR-CNN，ResNet，SSD），使用者可以在它的速度与精确度之间进行权衡。 YOLO9000：这一网络结构可以实时地检测超过 9000 种物体分类，这归功于它使用了 WordTree，通过 WordTree ...
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2019-08-26 15:05:40
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目标检测算法可以分为两类： 一类是基于region proposal的R-CNN系列算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的。要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生region proposal，然后 ...
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2019-08-26 14:40:27
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原文引用https://www.dazhuanlan.com/2019/08/25/5d625a7694a88/ Convolutional Neural Networks白雪峰 — xfbai@mtlab.hit.edu.cn.这是一篇关于CNN的总结OutlineCNN栗子镇楼What is C... ...
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2019-08-25 19:51:32
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本周的主要工作是win10+TensorFlow环境下的FCN全卷积神经网络的实现 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图（featu ...
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2019-08-25 18:27:25
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恢复内容开始 与R-CNN的不同： Fast R-CNN是端到端的，解决了R-CNN的速度慢、空间大的缺点。 训练： 使用5个最大池化层和5~13个不等的卷积层的三种网络进行预训练：CaffeNet，VGG_CNN_M_1024，VGG-16，使用之前要先做出如下改动： 对训练集中的图片，SS取出每 ...
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2019-08-25 16:10:33
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原文链接：https://www.dazhuanlan.com/2019/08/17/5d577456ecc9a/ 假期的时候跟着专知的一个深度学习课程学习了一些深度学习的内容，也是愈发觉得神经网络十分神奇，最近看了一份简单的图片分类的CNN网络，记录学习一下，从简单学起~ 大部分神经网络的基础就不 ...
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2019-08-25 01:26:39
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