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目标检测入门（四）：特征复用、实时性
分布式
机器学习
文章结构 本文的第一部分关注检测模型的头部部分。对与每张图片，深度网络其实是通过级联的映射获得了在某一流形上的一个表征，这个表征相比原图片更有计算机视角下的语义性。例如，使用Softmax作为损失函数的分类网络，最后一层获得的张量常常展现出成簇的分布。深度网络因分布式表示带来的指数级增益，拥有远超其他机器学习模型的表示能力，近年来，有不少致力于对深度网络习得特征进行可视化的工作，为研究者提供了部分有直观意义的感知，如浅层学习线条纹理，深层学习物体轮廓。然而，现阶段的深度模型仍然是一个灰盒，缺乏有效的概念去描
朱晓霞
2018-04-18
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