#数据通信与网络

在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法

在使用fastrcnn以及fasterrcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到featuremap中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作。比如图像的大小是(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的featuremap大小是(38,50),那么在原图...

把特征网络换成resnet-50

从RFCN来看,Resnet-50和Resnet-101到最后一层卷积都是缩小到原来尺寸的16分之一,并且都用的7x7的格子去roipooling。  看paper可以知道:resnet-50核心是由3个conv2_x(3个卷积层),4个conv3_x(3个卷积层),6个conv4_x(3个卷积层)...

几个网络的比较

inception1还在增加宽度,但resnet没有,只是增加深度...
代码星球 ·2020-10-12

Deep Residual Learning for Image Recognition(残差网络)

深度在神经网络中有及其重要的作用,但越深的网络越难训练。随着深度的增加,从训练一开始,梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛,normalizedinitialization和intermediatenormalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradationproblem:随着深度的增加,准确率会达到饱和,...

机器视角:长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650728746&idx=1&sn=61e9cb824501ec7c505eb464e8317915&scene=0#wechat_redirect近日,Dishas...

网络深度对深度学习模型性能有什么影响?

原文地址:https://www.jianshu.com/p/72481d794a6b大家好,这是专栏《AI不惑境》的第二篇文章,讲述模型深度与模型性能的关系。进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么到这个阶段,应该跃过了模仿和追随的阶段,进...

深入理解AlexNet网络

原文地址:https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190AlexNet论文:《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,...
代码星球 ·2020-10-12

YJango的卷积神经网络——介绍

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620如果要提出一个新的神经网络结构,首先就需要引入像循环神经网络中“时间共享”这样的先验知识,降低学习所需要的训练数据需求量。而卷积神经网络同样也引入了这样的先验知识:“空间共享”。下面就让我们以画面识别作为切入点,看看该先验知识是如何被引...

深度学习时代的图模型,清华发文综述图网络

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650754422&idx=4&sn=0dc881487f362322a875b4ce06e645f7&chksm=871a8908b06d001ef7386ccc75...

卷积神经网络到底如何提取特征的

记录一些网友写的博客或者帖子,供学习用,感谢!用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征:https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592为什么卷积能够提取图像的特征?看完此文应该能够给你一个答案:https://blog.csdn.net/charl...

生成对抗网络论文

原文地址:https://blog.csdn.net/chognzhihong_seu/article/details/70941000GAN — GenerativeAdversarialNetworks3D-GAN — LearningaProbabilisticLatentSpaceofObjectShapesv...
代码星球 ·2020-10-11

神经网络中的偏置项b到底是什么?

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408前言    很多人不明白为什么要在神经网络、逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得X=[x1,x2,…,xn]变成X=[1,x1,x...

深度神经网络(DNN)是否模拟了人类大脑皮层结构?

原文地址:https://www.zhihu.com/question/59800121/answer/184888043 神经元 在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型,wx+b,加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚。别的不说,在参数已知的情况下,有了输...

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation

原文地址:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但...

一文看懂25个神经网络模型

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_35082030/article/details/73368962在深度学习十分火热的今天,不时会涌现出各种新型的人工神经网络,想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写(如:DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有...
首页上一页...2627282930...下一页尾页