中科院渣渣博肆僧一枚

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神经网络

用户4464657

反向传播和其他微分算法

时,信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息,然后传播到每一层的隐藏单元,最终产生输出

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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

批标准化

批标准化是优化深度神经网络中最激动人心的最新创新之一。实际上它并不是一个优化算法,而是一个自适应的重参数化的方法,试图解决训练非常深的模型的困难。非常深的模型会...

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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

Squeeze-and-Excitation Networks

卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积算子,它通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构造信息特征。之前的大量研究已经研究了这种关系的空间成分,试图通过...

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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

隐藏单元与激活函数

隐藏单元的设计是前馈神经网络一个独有的问题:该如何选择隐藏单元的类型,这些隐藏单元用在模型的隐藏层中。隐藏单元的设计是一个非常活跃的领域,并且还没有许多明确的指...

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用户4464657

自适应学习率算法

神经网络研究员早就意识到肯定是最难设置的超参数之一,因为它对模型的性能有显著的影响。损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向,而不敏感于其他。动量算法可以在一定程...

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用户4464657

计算机视觉中的细节问题

单阶段检测器训练的时候提出直接用已知的类进行分类和回归,而多阶段检测器先提出proposal,然后根据图像中目标的坐标和大小对proposal进行筛选,之后进行...

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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tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例,但是当训练数据量较大时,可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。tensorflow提供了tf....

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用户4464657

迁移学习和fine-tune的区别

迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务都是存在相关性的,所以通过...

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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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用户4464657

OpenAI

OpenAI,由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织。2015年马斯克与其他硅谷科技大亨进行连续对话后,决定共同创建OpenAI,希望能够预防人工智能的灾难...

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用户4464657

如何用tensorflow训练神经网络

设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的...

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