分数阶最大值池化：就是输入和输出的维度比例可能不是整数，通常我们max pooling按kernel=(2, 2)，stride=2或kernel=(3,3),stride=2,比例大小是2，作者提出比例为分数的做法，下面描述比例属于(1,2)时的办法，其他的类似。 设(Nin,Nin), (Nou ...
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2020-05-18 18:57:40
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马尔可夫判别器（PatchGAN） 概念 马尔可夫判别器是判别模型的一种。 基于 的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。 马尔可夫判别器则是不一样，直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为 的输出。 事 ...
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2020-05-09 10:25:57
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import os import sys import numpy as np import numpy # def conv_(img, conv_filter, stride = 1): """ img: wxh 二维图像 conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3) """ ...
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2020-05-03 21:53:30
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ConcurrentHashMap是一个经常被使用的数据结构，它在线程安全的基础上提供了更好的写并发能力。ConcurrentHashMap跟Map有很大的不同，内部大量使用volatile和CAS等减少锁竞争，当然代码也比HashMap难理解的多，本章基于JDK1.8对ConcurrentHash... ...
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2020-04-19 00:43:45
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的 ...
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2020-04-17 15:42:54
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关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape, output ...
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2020-04-15 17:47:17
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本文的主要贡献点是一个构造了一个结构，称为the inverted residual with linear bottleneck。该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反，而是先将输入的低维feature map扩增到高维，然后用depthwise convolution方 ...
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2020-03-13 11:27:21
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前言：之前介绍过一个语义分割中的注意力机制模块 scSE模块，效果很不错。今天讲的也是语义分割中使用到注意力机制的网络BiSeNet，这个网络有两个模块，分别是FFM模块和ARM模块。其实现也很简单，不过作者对注意力机制模块理解比较深入，提出的FFM模块进行的特征融合方式也很新颖。 1. 简介 语义 ...
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2020-02-09 20:41:26
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论文题目：MobileNet V2：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 文献地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381 (非官方)源码地址： （1）Caffe 实现：https://github.com/shicai/Mob ...
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2020-02-07 11:04:34
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resnet的结构 f（x）=conv-》relu-》conv（x） +x 注意：pytorch的交叉熵输入是原始数据 不需要softmax resnet不能用dropout，最好用bn 将32*32*3 初始的5*5*6卷积核替换为3*3*16后，表现良好 输出：(W-Wf+2*Padding)/ ...
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2020-02-05 09:21:14
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