很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist ...
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2020-03-15 20:24:21
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卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域（比如2X2，4个像素点），取最 ...
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2020-03-15 09:28:35
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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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SPP Net作用 解决的问题：主要解决RCNN的问题，selective算法算法会找到若干个ROI区域，每个区域都不一样，进行CNN提取特征之后，进入全连接的向量维度不一样问题，使用SPP net思想加入一个ROI POOling，不用resize失真，使得一次提取到特征值，不是逐个从图像resi... ...
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2020-03-13 21:05:17
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CNN 生成的图像与真实图像很难分辨吗？来自 Adobe 和加州伯克利的研究者发现，仅仅在一种 CNN 生成的图像上进行训练的分类器，也可以检测许多其他模型生成的结果。或许，GAN 和 Deepfake 在「瞒天过海」上也不是万能的。 近来，诸如生成对抗网络（GAN）的深度图像生成技术快速发展，引发 ...
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2020-03-13 14:44:08
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简单介绍（What）Ovefeat是2013年ImageNet定位任务的冠军，同时在分类和检测任务也取得了不错的结果。 它用一个共享的CNN来同时处理图像分类，定位，检测三个任务，可以提升三个任务的表现。 它用CNN有效地实现了一个多尺度的，滑动窗口的方法，来处理任务。 提出了一种方法，通过累积预测 ...
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2020-03-13 14:39:42
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1. 摘要 最近，神经网络的架构设计都是基于计算复杂度的间接度量，比如 FLOPs。然而，直接的度量比如运行速度，其实也会依赖于内存访问和平台特性等其它因素。 因此本文建议直接在目标平台上用直接度量进行测试。基于一系列控制条件实验，作者提出了设计高效网络结构的一些实用指导思想，并据此提出了一个称之为 ...
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2020-03-13 12:56:14
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Object Detection Faster R CNN link for understanding R CNNs: https://medium.com/@jonathan_hui/what do we learn from region based object detectors fast ...
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2020-03-12 19:15:54
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由于毕业设计需要用到Faster R-CNN框架，故对此框架进行学习，为了更好的理解，找到了一篇非常详细的良心博客，这个系列分块对这篇博客翻译。 供学习使用。 首先贴出博文发原地址： http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-cla ...
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2020-03-10 11:35:12
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ThunderNet是旷视和国防科技大学合作提出的目标检测模型，目标是在计算力受限的平台进行实时目标检测。需要关注的地方主要就是提出的两个特征增强模块CEM和SAM,其设计理念和应用的方法都非常值得借鉴。 1. 介绍 在移动端的实时目标检测是一个极为重要并且有挑战性的视觉问题。很多基于CNN的检测器 ...
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2020-03-07 10:07:12
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