深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理（相比于 yolov3，有哪些改进点） YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派，一类是以 R-CNN 为代表的 tw ...
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2020-12-16 11:52:31
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一、ResNet结构 ResNet神经网络主要用的是跳远连接的方式来解决深层神经网络退化的问题，在跳远连接的后需要对输入与激活前的值进行相加，激活前的值y可能与输入值的shape相同，也可能不相同，所以有ResNet有两种方式，当shape不相同时，用1*1的卷积操作来处理，一般来说1*1的卷积对神 ...
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2020-12-14 13:32:55
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深度学习 神经网络 卷积神经网络 深度学习 计算机视觉 人工智能 前言 卷积神经网络的设计自然要考虑到各层之间的顺序。这种“考虑”既有原理性的解释也有经验方面的原因。本文主要介绍一些层常见的位置选择，并对其原因进行分析，从中提取共性有利于其他模型的设计。 Dropout层的位置 Dropout一般放 ...
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2020-12-09 12:17:27
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2019-用卷积递归神经网络定位、检测和跟踪多个运动声源 摘要 本文研究了使用卷积递归神经网络对声音事件进行联合定位、检测和跟踪。我们使用先前提出的用于定位和检测静止源的CRNN，并且表明当使用动态场景训练时，递归层能够实现运动源的空间跟踪。将该神经网络的跟踪性能与结合了多源(波达方向)估计器和粒子 ...
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2020-11-23 12:05:14
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深度学习测试题（1）答案和解析1.损失函数的定义预测值与真实值之间的差距。选A。题中给出的是一个sigmoid函数极限的是在（0,1），这里问的是它的导数S‘(x)=S(x)(1-S(x))，所以应该是0。选B。根据复合函数求二阶导数，容易得出答案1/4。选A。首先被计算的是激活函数的梯度，选C。我们回顾下之前介绍的VGG网络结构，VGG中根据卷积核大小和数目的不同，可以分为A、A-LRN
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2020-11-16 13:28:27
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工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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1*1shape的卷积在很多神经网络中都有应用（如Google InceptionNet，Resnet等），比起我们常见的2*2,3*3，5*5的卷积，这样的卷积核有什么作用呢？ 首先，1*1的卷积可以增加网络层的非线性，它的卷积过程其实相当于全连接层的计算过程，并且还加入了非线性的激活函数（rel ...
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2020-11-06 02:17:20
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1. 棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvolution。简单来说，deconvolution layer可 ...
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2020-11-01 09:30:40
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TL;DR Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）可为基于CNN的模型的决策生成”视觉解释“。使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至是字幕的logits），流入最终的卷积层，以生成一个粗略的局部化图，突出显示了图像中用于预测此概念的区 ...
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2020-10-21 20:48:54
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