基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in D ...
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2019-01-01 16:14:05
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本文是Tsung Yu Lin大神所作（B CNN一作），主要是探究了一种无序的池化方法$\gamma$ democratic aggregators，可以最小化干扰信息或者对二阶特征的内容均等化。从另一个work line，对特征聚合后，作matrix power normalization(Ab ...
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2018-12-31 21:58:08
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1.CNN网络中的池化方式选择 池化方式有两种：1）最大池化；2）平均池化 在实验中我发现，最大池化要比平均池化慢很多，效果也不如平均池化好。所以，池化的方式我们尽量选择平均池化。 2.CNN卷积核的设计 卷积的大小，遵守奇数设计原则，如【1,3,5,7】 3.CNN和RNN网络输出到全连接层数据s ...
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2018-12-28 10:46:02
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前言 VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层 ...
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2018-12-25 22:25:03
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在这篇论文中，作者提出了一种更加通用的池化框架，以核函数的形式捕捉特征之间的高阶信息。同时也证明了使用无参数化的紧致清晰特征映射，以指定阶形式逼近核函数，例如高斯核函数。本文提出的核函数池化可以和CNN网络联合优化。 Network Structure Overview Kernel Pooling ...
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2018-12-22 22:06:13
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其实现在用的最多的是faster rcnn，等下再弄项目~~~ 图像经过基础网络块，三个减半模块，每个减半模块由两个二维卷积层，加一个maxPool减半（通道数依次增加【16,32,64】） 然后是多个（3个）多尺度特征块。每个特征块依次都是一个减半模块，通道数固定128 最后一个全局最大池化层模块 ...
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2018-12-20 14:47:47
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1.卷积神经网络的激活函数--Relu 使用新的激活函数--Relu，公式如下： 2.卷积神经网络的网络架构：卷积层、Pooling层（也叫池化层）、全连接层 2.1卷积层的计算公式： 其中D为卷积层的深度 附：图像大小、步幅和卷积后的Feature Map大小关系： W、H：卷积前原图像的宽、高（ ...
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2018-12-17 16:58:51
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#!/usr/bin/env pythonimport tensorflow as tfinput_num = 64output_num = 2def create_file(path,output_num): #write = tf.python_io.TFRecordWriter('train. ...
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2018-12-16 11:13:15
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本文来自《Large Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks》，时间线为2016年12月，是北大和CMU的作品。 0 引言 过去十几年，CNN被应用在各个领域。大家设计的结构，基本都包含卷积层和池化层，可以将局部特征转换成全局特征， ...
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2018-12-14 15:00:50
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PgBouncer连接池来自于PostgreSQL社区，它可以为多个数据库管理连接池，并且这些数据库可以位于不同的PostgreSQL后端。PgBouncer会为每一种数据库用户与数据库的组合建立一个池。一个被池化的连接只能被来自于同一个用户和数据库的另一个连接请求重用。客户端应用不需要做软件修改，但是要连接到连接池的主机和端口而不是PostgreSQL的主机和端口。PgBouncer会创建新的数
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2018-12-13 19:14:57
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