https://www.zhihu.com/question/56688854/answer/463698542 cnn框架：卷积层（卷积+非线性激活）+池化层+全连接层+分类层。其中，卷积层、池化层、分类层其实都不在意图像大小，但是全连接层有问题。 当然，除了卷积层外，还可以用别的层替换全连接层。 ...
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2021-03-16 14:08:52
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结果展示 其中绿线是我绘制的图像划分网格。 这里的loss是我训练的 0.77 ，由于损失函数是我自己写的，所以可能跟大家的不太一样，这个不重要，重要的是学习思路。 重点提示 yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。 一阶段（one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文： ...
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2021-03-16 13:46:02
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卷积神经网络超详细介绍 文章目录1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 ...
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2021-03-16 13:45:49
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卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及空间或时间上的次采样。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和扭曲不变性. CNN由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。 循环神经网络可以记住先前时间步 ...
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2021-03-10 13:40:54
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1.方波采样 square wave的spectrum 信号经过square wave 采样后的spectrum，时域相乘，频域卷积。 图中可以看到只要采样频率w0 是信号最大频率两倍还大,频谱就不会重叠，信号就能还原. 固定长度，使用Impulse train 作为carrier。 impulse ...
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2021-03-06 14:48:50
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cornerHarris函数对于每一个像素（x,y)在blockSize x blockSize 邻域内，计算2x2梯度的协方差矩阵M(x,y)。就可以找出输出图中的局部最大值，即找出了角点。 void cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, i ...
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2021-03-06 14:17:34
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引入 求两个多项式的卷积 Description 给定两个多项式 \(F\left(x\right), G\left(x\right)\) 的系数表示法，求两个多项式的卷积。 如： \(F\left(x\right) = 2x + 1\) \(G\left(x\right) = x^2 + 2x + ...
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2021-03-01 13:07:46
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SENet详解及Keras复现代码 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1、通道间的特征关系 近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经 ...
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2021-03-01 13:05:57
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导言： 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有 ...
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2021-03-01 12:52:23
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论文基本信息 2018 | NIPS | Glow : Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions | Kingma, D. P. and Dhariwal, P. 提出的方法 基于NICE和RealNVP 使用可逆的$1\times 1$卷积代 ...
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2021-02-24 13:26:54
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