Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks Abstract 我们为卷积神经网络引入了一个基于显著性的扭曲（distortion）层，这有助于改善给定任务的输入数据的空间采样。我们的可微层可以作为预处理块 ...
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2021-01-04 11:35:00
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根据前面的卷积过程，我们可以达到特征提取的作用。基本上已经判断出谁是C谁是D。底下可以再进一步做一次池化。数据库连接池记得吧？把很多数据库连接放在一个池子里，想用时挑一个来用。这里做完卷积得到这么多数据，就像池子一样，对于这池子里的数据，我们可以继续做各种各样的操作，比如最大池化或平均池化。最大池化 ...
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2021-01-02 11:29:48
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“Attention，Attention，还是Attention，看了三篇顶会论文，现在CVPR、ICCV都这么好发了么，随随便便加个Attention就算了不得的创新点？”这是曾经有段时间实验室大家读paper后很统一的的槽点。你可能还在通过不断增加卷积层、池化层、全连接层以尽量让自己的网络结构“看起来”和别人的不太一样，也可能还在琢磨怎么从图像分割领域“借”点东西过来应用于图像识别领域。对于很
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2020-12-24 12:15:30
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self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filter_num, (3, 3), strides=stride, padding='same',kernel_initializer=tf.keras.initializers.he_normal(stddev=0.02) ...
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2020-12-21 12:11:01
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SSD采用改造的VGG16加额外4个特征层，实现总体的特征提取，生成不同大小的feature_map 改造FC6 和FC7，采用卷积而不是全连接，生成19*19 的feature_map, 额外增加4个卷积层，生成10*10， 5*5， 3*3， 1*1 的feature_map， 其中conv4_ ...
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2020-12-19 13:10:14
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:36:43
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You Only ...
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2020-12-19 11:36:26
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:34:20
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贝叶斯定律和卡尔曼滤波中，关于(e^-x)*（e^-x）的积分的计算方法： 1、用数学软件Mathmatica计算； 2、用复变函数中的留数定理计算； 3、用FFT+卷积公式计算。 ...
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2020-12-18 12:44:56
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https://github.com/haofanwang/Score-CAM Score-CAM: Score-Weighted Visual Explanations for Convolutional Neural Networks Abstract 近年来，卷积神经网络的内部机制以及网络做出 ...
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2020-12-17 12:02:29
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