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本立2道生

君子务本,本立而道生。关注计算机视觉、机器学习、深度学习、算法、编程等。
专栏作者
72
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彻底搞懂感受野的含义与计算
感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域,在卷积神经网络中,feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响,这个区域即该元素的感受野。
李拜六不开鑫
2019-12-20
3.4K0
Network in Network(2013),1x1卷积与Global Average Pooling
《Network in Network》简称NIN,出自颜水成老师团队,首次发表在arxiv的时间为2013年12月,至20190921引用量为2871(google scholar)。
李拜六不开鑫
2019-10-12
9140
ZFNet(2013)及可视化的开端
ZFNet出自论文《 Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,作者Matthew D. Zeiler和Rob Fergus——显然ZFNet是以两位作者名字的首字母命名的,截止20190911,论文引用量为4207。ZFNet通常被认为是ILSVRC 2013的冠军方法,但实际上ZFNet排在第3名,前两名分别是Clarifai和NUS,不过Clarifai和ZFNet都出自Matthew D. Zeiler之手,见ILSVRC2013 results。
李拜六不开鑫
2019-09-23
8920
一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-­pixel or fractional convolution
开篇先上图,图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程,像是convolution的对称过程。
李拜六不开鑫
2019-09-23
1.5K0
im2col:将卷积运算转为矩阵相乘
如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing:
李拜六不开鑫
2019-04-27
2.3K0
卷积神经网络之卷积计算、作用与思想
在计算机视觉领域,卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵,比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等,数字图像是相对较大尺寸的2维(多维)矩阵(张量),图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示(图片来自链接),其中\(F\)为滤波器,\(X\)为图像,\(O\)为结果。
李拜六不开鑫
2018-12-10
9680
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