卷积神经网络 整体结构 全连接层:相邻层的所有神经元之间都有连接 CNN的结构 Convolution层 ReLU层 Pooling层 靠近输出的层中使用了"Affine ReLU"组合 最后的输出层中使用了"Affine Softmax"组合 卷积层 全连接层存在的问题 数据的形状被忽视:图像向全 ...
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2020-02-05 18:03:02
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1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享：一个卷积层 ...
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2020-01-30 10:11:49
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题面 Description Give you two arrays $A[0..2^m 1]$ and $B[0..2^m 1]$. Please calculate array $C[0..2^m 1]$： $$ C[k]=\sum_{i~and~j=k}A[i~xor~j] B[i~or~j] ...
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2020-01-29 23:16:53
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ICCV 2019 ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks github: https://github.com/DingXiaoH/ACNet ...
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2020-01-20 16:19:36
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最早出现在DeeplLab系列中，作用：在不改变特征图尺寸的同时增大感受野，摈弃了pool的做法（丢失信息）； 结构如下： 存在的问题：棋盘效应（特征图不是处处可导！） 解决方法：使用锯齿状的卷积核 ...
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2019-12-26 13:29:24
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针对semantic数据集： 1.数据集准备： Semantic3D dataset can be found <a href="http://www.semantic3d.net/view_dbase.php?chl=2">here</a>. Download and unzip every po ...
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2019-11-25 23:38:09
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（1）回顾一下深度残差网络的结构 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指的是卷积层(Convolution ...
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2019-09-28 18:29:51
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思路按照常规卷积到组卷积来。 常规卷积： 如果输入feature map尺寸为C?H?W C*H*WC?H?W，卷积核有N NN个，输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN，每个卷积核的尺寸为C?K?K C*K*KC?K?K，N NN个卷积核的总参数量为N?C?K?K N*C*K*K ...
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2019-08-25 17:50:20
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笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，很多教程只讲是什么，不讲为什么，也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。 因此，本文试图沿着图神经网络的历史脉络，从最 ...
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2019-06-09 13:10:31
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