GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020 代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask 这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。 1. Introduction 作者首先回顾了数 ...
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2020-01-28 23:03:17
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背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮，但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h，再丢进网络里，图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层，让网络可以接受任意size的输入。 方法 首先思考一个问题，为什么ConvNe ...
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2019-08-18 13:56:31
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1.TensorFlow Model模型库 https://github.com/tensorflow/models TensorFlow 模型库包含了很多开源的模型，包括图像分类、检测、自然语言处理NLP、视频预测、图像理解等等，我们要学习的对象检测api也包括在这里面。 如果想要训练自己的模型， ...
深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。 首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者存在一定的偏差，比如在测试数据上的预 ...
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2018-11-16 17:35:59
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VGG卷积神经网络模型解析一：VGG介绍与模型结构VGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep
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2018-04-19 17:44:00
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发明背景与现有技术应用背景 深度学习已经在图像分类检测、游戏等诸多领域取得了突破性的成绩。由于人工神经网络计算量大，训练时间长。因此，相关的硬件加速平台也在百花齐放，包括基于英伟达的GPU、谷歌的TPU、以及FPGA实现的神经网络硬件平台。神经网络的结构复杂多样、计算量大的特点，给硬件设计带来了巨大 ...
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2017-10-25 13:08:12
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