中科院渣渣博肆僧一枚

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机器学习

用户4464657

深度学习中的正则化

没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时,性能...

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用户4464657

SSD: Single Shot MultiBox Detector

本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD,根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度,将Bounding ...

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用户4464657

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步,降低了检测网络的运行时间,但是暴露了区域提案计算的瓶颈...

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用户4464657

Fast R-CNN

提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(Fast R-CNN)。Fast R-CNN建立在以前工作的基础上,使用深度卷积网络有效地分类目标建议。与之前的工...

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用户4464657

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

对于目标检测,两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高,而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点,本文提出了一...

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用户4464657

tf.nn

atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。

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用户4464657

Feature Pyramid Networks for Object Detection

特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺...

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用户4464657

Attention注意力机制的理解

当我们人在看一样东西的时候,我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方,换句话说,当我们目光移到别处时,注意力随着目光的移动也在转移,这意味着,...

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用户4464657

构建机器学习算法

激活所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方:特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。例如,线性回归算法由以下部分组成,X和y构成的数据集,代价函数:

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用户4464657

基于深度学习的高分辨率遥感图像目标检测技术目前的研究现状

高分辨率遥感目标检测目前的研究成果主要分为两类,特定目标检测和一般目标检测。特定目标检测主要包括城市[1]、机场[2]、建筑[3]、飞机[4]、舰船[5]-[6...

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用户4464657

A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation Applied to Object Detection

随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据,网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而,在大多数分类和目标检测应用中,图像数据...

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用户4464657

基于Fast R-CNN的FPN实现方式及代码实现细节(未完待续)

        基于传统的方法,先要进行区域建议的生成,然后对每个区域进行手工特征的设计和提取,然后送入分类器。在Alexnet出现后,CNN的性能比较好,不但...

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