一般来说网络的head都设计很重"重"，且head部分有一些层，计算量大弄且耗时，故导致检测速度很慢，Light-Head R-CNN则是主要通过对head部分的修改减少了较多计算量。 Light-Head R-CNN的网络结构: Light-Head R-CNN网络结构跟R-CNN的网络结构和R- ...
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2020-07-09 23:56:44
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什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数保存 ...
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2020-06-20 19:20:33
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1. 介绍 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper：《Network In Network》，过去一年已经有了好几百的引用量，这篇paper改进了传统的CNN网络，采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络，Alexnet网络参数大小是230M，采用这篇paper的算法才2 ...
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2020-06-14 16:52:04
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keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Seq ...
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2020-06-08 00:39:40
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简介 DQN入门系列地址: "https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html" 本来呢，在上一个系列 "数据挖掘入门系列" 博客中，我是准备写数据挖掘的教程，然后不知怎么滴，博客越写越偏，写到了神经网络，深度学习去了。在我写完数据挖 ...
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2020-05-24 00:39:41
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最近开始研究图像分割的相关技术，打算从综述文章入手，先了解整个领域的研究情况，再具体到各个算法的实现与原理上面去。文章主要以翻译以及个人对文章的理解为主，翻译成中文，便于后续查找相关的知识点。这篇综述总结了到2019年为止常见的图像分割的方法，可以说是一个相关资料的大汇总吧。 Abstract 机器 ...
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2020-04-25 12:24:46
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CVPR2020 论文解读：具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据， ...
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2020-03-14 20:07:40
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一. TextCNN 是什么 我们之前提前CNN时，通常会认为是属于CV领域，用于计算机视觉方向的工作，但是在2014年，Yoon Kim针对CNN的输入层做了一些变形，提出了文本分类模型textCNN。与传统图像的CNN网络相比, textCNN 在网络结构上没有任何变化(甚至更加简单了), 从图 ...
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2020-02-23 20:20:19
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1. 计算机视觉的任务 （1）图像分类（Image Classification） ，指的是图像中是否存在某种物体，对图像进行特征描述。通过是CNN网络，结构基本是由卷积层、池化层以及全连接层组成，算法包括AlexNet（2012）、ZFNet（2013）、GoogleNet（2014）、VGGNe ...
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2020-02-22 15:36:41
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MNIST数据集获取 MNIST数据集是入门机器学习/模式识别的最经典数据集之一。最早于1998年Yan Lecun在论文： Gradient-based learning applied to document recognition. 中提出。经典的LeNet-5 CNN网络也是在该论文中提出的 ...
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2020-02-05 09:46:53
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