恢复内容开始 与R-CNN的不同： Fast R-CNN是端到端的，解决了R-CNN的速度慢、空间大的缺点。 训练： 使用5个最大池化层和5~13个不等的卷积层的三种网络进行预训练：CaffeNet，VGG_CNN_M_1024，VGG-16，使用之前要先做出如下改动： 对训练集中的图片，SS取出每 ...
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2019-08-25 16:10:33
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目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而 ...
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2019-08-20 10:40:43
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VGG卷积神经网络模型解析 一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响 ...
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2019-08-17 18:18:30
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建立一个简单的模型 sequential model sequential model是一个线性堆叠layers的模型。你既可以通过使用List加入layers的方法初始化，也可以通过.add方法添加layers。 为了建立一个简单的模型，这里以一个全连接层的多层感知机为例： OR Specifyi ...
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2019-08-02 18:10:43
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目标检测,即在一幅图里框出某个目标位置.有2个任务. 定位出目标的边界框 识别出边界框内的物体的类别 Sliding window detectors 一种暴力的目标检测方法就是使用滑动窗口,从左到右,从上到下扫描图片,然后用分类器识别窗口中的目标.为了检测出不同的目标,或者同一目标但大小不同,必须 ...
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2019-06-14 14:50:31
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[TOC] ImageNet LeNet 5 LeNet 5 Demo AlexNet VGG 1\ 1 Convolution GoogLeNet 把不同的核得到的结果进行合并 Stack more layers? 层数高，训练困难，无法找到最优解 ...
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2019-05-31 19:50:15
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FPN（feature pyramid networks）算法讲解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275 FPN（feature pyramid networks）算法讲解 https://blog.csdn.net/u0 ...
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2019-05-15 15:50:11
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http://www.cnblogs.com/infaraway/p/8523341.html 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章 详解卷积神 ...
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2019-05-06 17:31:19
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1、Fully Convolution Networks (FCNs) 全卷积网络 相应连接：Arxiv 我们将当前分类网络（AlexNet, VGG net 和 GoogLeNet）修改为全卷积网络，通过对分割任务进行微调，将它们学习的表征转移到网络中。然后，我们定义了一种新的架构，它将深的、粗糙 ...
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2019-05-02 11:34:41
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测试的是Cifar10数据集，采用VGG模型的网络参数是[32, 'M', 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 256, 256],准确度大概在90.5左右 1、将输入图片分割为左右两部分，分别进行卷积运算，最后全连接层再将两部分结合在一起，最后观察准确度。 ...
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2019-04-23 17:43:40
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