我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，sof ...
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2018-01-04 12:26:27
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本文以CaffeNet为例进行说明： 1. train_val.prototxt 首先，train_val.prototxt文件是网络配置文件。该文件是在训练的时候用的。 2.deploy.prototxt 该文件是在测试时使用的文件。 区别： 首先deploy.prototxt文件都是在train ...
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2017-12-28 14:08:32
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前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建 ...
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2017-12-20 16:48:15
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上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果，2014年，在AlexNet出来的两年后，牛津大学提出了Vgg网络，并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。在论文《Very Deep Convo ...
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2017-12-13 15:05:34
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上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右，这个结果差强人意，毕竟是二十年前写的网络 ...
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2017-12-06 14:35:54
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1 ImageNet 的升级为 COCO 2 可以分割目标 3 Feifei Li 的论文进行 Image Description （有源码） 4 数据20G比较大，几块GPU运行，需要多大的CNN网络，训练时间多久？ 5 有没有低代价的自然图像分割算法（参考论文） ——>然后进行识别 6 简述Yo ...
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2017-10-29 11:17:57
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在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候，涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射，然后再进行roi_pooling之类的操作。比如图像的大小是（600,800），在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小 ...
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2017-09-25 17:28:06
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构，刷新了Image Classificatio ...
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2017-09-03 22:16:50
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接下来几天，将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍。大概做个摘要。这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的。 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力，可以应用到其他不同的CV问题，而且比传统的hand-craft featur ...
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2017-09-03 14:53:06
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