1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-28 20:34:20
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RC电路是电路中最基础的部分，很多理论都是从简单的RC开始推导出来的。 教科书上的RC电路的阶跃响应都是理想，推导过不理想的情况么？ 信号完整的公式，上升沿时间等于0.35除以带宽，知道来历么？ 教科书上的伯德图为什么相位是从0.1倍频到10倍频，知道原因么？ 知道输入信号，会用传递函数求输出信号么 ...
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2021-06-22 17:37:16
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在本文中，我们提出了一种端到端的多阶段特征融合网络， 该网络在前馈神经网络架构的不同阶段融合了支持框架的时间对齐特征和原始参考框架的空间特征。 在我们的网络中，时间对齐分支被设计为帧间时间对齐模块，用于减轻支撑框架和参考框架之间的错位。 具体来说，我们应用多尺度扩张可变形卷积作为基本操作来生成支撑框 ...
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2021-06-19 19:19:50
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2D 卷积 与以为信号一样，我们也可以对2D 图像实施低通滤波（LPF），高通滤波 （HPF）等。LPF 帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF帮助我们找到图像的边缘 OpenCV 提供的函数 cv.?lter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操 作。下面我们将对一幅图像使用平均滤波器。下面是一个 ...
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2021-06-10 18:31:05
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CNN 输入输出步长padding计算 卷积操作 i 是输入大小，p是padding，f是卷积核大小 ，o为输出大小 o = (n+2p-m)/s + 1 理解：n + 2p 是补全后的图大小，-m 是减去了不可能走到的位置（最后卷积核盖住了最后m的大小不能再扫描了，如下图），/s 除以步长，是可以 ...
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2021-06-05 18:17:59
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Read Data:0603 Publication: CVPR 2021 Title: Instance Localization for Self-supervised Detection Pretraining Participants: Ceyuan Yangy， Zhirong Wu， B ...
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2021-06-03 18:09:43
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1. GoogLeNet背景 GoogLeNet和AlexNet/VGGNet这类依靠加深网络结构的深度的思想不完全一样。GoogLeNet在加深度的同时做了结构上的创新，引入了一个叫做Inception的结构来代替之前的卷积加激活的经典组件。GoogLeNet在ImageNet分类比赛上的Top- ...
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2021-05-25 17:46:30
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什么是NLP？ NLP 自然语言处理 CNN 卷积神经网络 RNN - Recurrent Neural Network 循环神经网络 LSTM - Long Short-Term Memory 长短期记忆 word2vec doc2vec ...
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2021-05-24 15:06:13
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follow this video: https://www.youtube.com/watch?v=IZtv9s_Wx9I paper: https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf 与Simple GAN相比，loss部分是一样的，主要的不同在于结构，从全连接改成卷积 ...
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2021-05-24 14:04:47
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https://arxiv.org/abs/2103.06255 2021-04-08 convolution 平移不变性 权值共享 每个通道提取不同的特征 Involution kernel在空间范围上是不同的，在通道上共享 卷积 组卷积 深度卷积 卷积核为奇数： 1.padding是对称的 （k ...
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2021-05-24 08:20:08
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