? DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存 ...
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2019-05-19 15:52:21
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(名称：全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？举个例子：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，输出了20个12 ...
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2019-05-18 12:27:09
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1、Fully Convolution Networks (FCNs) 全卷积网络 相应连接：Arxiv 我们将当前分类网络（AlexNet, VGG net 和 GoogLeNet）修改为全卷积网络，通过对分割任务进行微调，将它们学习的表征转移到网络中。然后，我们定义了一种新的架构，它将深的、粗糙 ...
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2019-05-02 11:34:41
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参考：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html 卷积层： 作用：特征提取，减小参数 池化层： 作用：将卷积层提取的特征中最能反映该特征的特征值取出来 Flattern layer和全连接层： 作用：前者将前面得到的feature_map这种 ...
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2019-05-01 18:53:31
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[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet，感觉残差结构还是不怎么理解（可能当时理解了，时间长了忘了吧），重新梳理一下两点，关于resnet结构的思考。 要解决什么问题 论文的一大贡献就是，证明了即使是深度网络，也可以通过训练达到很好的效果，这跟以往的经验不同，以往由于网络层数的加 ...
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2019-04-30 21:31:50
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图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。 图像分割可以分为两类：语义分割（Sem ...
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2019-04-20 17:01:03
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对象池技术是一种常见的对象缓存手段。’对象’意味着池中的内容是一种结构化实体，这也就是一般意义上面向对象中的对象模型；’池’(或动词池化)意味着将有生命周期的对象缓存到’池子’中进行管理，即用即取。缓存的目的大多是为了提升性能，对象池技术的目的也即如此。所以，对象池技术的本质简单来说就是：将具有生命 ...
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2019-04-04 17:23:14
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java 资源池的极简实现，通过动态代理，使得close时自动回收资源。 ...
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2019-03-09 01:03:55
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1、R-FCN结构 适应全卷积化CNN结构，提出全卷积化设计 共享ResNet的所有卷积层 引入变换敏感性（Translation variance） 1、位置敏感分值图（Position-sensitive score maps） 特殊设计的卷积层 Grid位置信息+类别分值 2、位置敏感池化（P ...
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2019-03-07 10:24:39
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