介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 安装： 组成部分： Engine，框架的引擎 Connection Pooling ，数 ...
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2018-05-28 00:58:41
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Kalchbrenner’s Paper Kal的这篇文章引用次数较高，他提出了一种名为DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的网络模型，在上一篇（Kim’s Paper）中的实验结果部分也验证了这种模型的有效性。这个模型的精妙之处在于Pooling的方 ...
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2018-05-26 16:37:58
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参考：https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/60143861 ROI pooling： ROI是Regin of Interest的简写，指的是特征图上的框，特点在于输入特征图尺寸不固定，但是输出特征图尺寸固定。 这里加一个Fast RCNN和F ...
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2018-05-23 22:18:07
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一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解，不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢，今天看到一篇博文讲得挺好的，摘录一下，方便查找。 Introduction 在一般的CNN结构中，在卷积层后面通常连接着全连接。而全连接层的特征数是固定的，所以在网络输入的时候，会固定输入的 ...
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2018-05-23 14:23:06
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的 ...
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2018-05-20 20:13:02
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池化层(Pooling layer)同样是收到了视觉神经科学的启发。在初级视觉皮层V1(Primary visual cortex)中，包含了许多复杂细胞(Complex cells)，这些细胞对于图像中物体微小的变化具有不变性(invariance to small shifts and dist ...
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2018-05-14 22:56:08
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因为之前对比了RoI pooling的几种实现，发现python、pytorch的自带工具函数速度确实很慢，所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验。 这里做了四组对比试验，来简单验证不同方法对NMS速度的影响。 方法1：纯python语言实现：简介方便、速度慢 方 ...
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2018-05-13 13:57:38
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Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中，将128个RoI区域对应的feature map进行截取，而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map。在pytorch中可以利用： torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(inp ...
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2018-05-12 03:00:21
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sppnet不讲了，懒得写。。。直接上代码 ...
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2018-05-09 20:52:21
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卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（Convolutional Layer）、下采样层(Pooling Layer)、全连接层（Fully Connected Network）及输出层构成[20]。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接被合称为隐含层。 卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（Co ...
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2018-05-09 15:10:54
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