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机器学习与python集中营

专注于python开发、机器学习、深度学习、人工智能领域的一颗小草。
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【个人整理】faster-RCNN的背景、结构以及大致实现架构(一)
前言:faster-RCNN是区域卷积神经网络(RCNN系列)的第三篇文章,是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的,整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构,只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络(region proposal network,即RPN),这是整个faster最难以理解的地方,本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长,本次系列文章将分为3篇来说明:
小草AI
2019-06-02
5.6K0
20道深度学习面试题,有你不知道的吗?
首先权值共享就是滤波器共享,滤波器的参数是固定的,即是用相同的滤波器去扫一遍图像,提取一次特征特征,得到feature map。在卷积网络中,学好了一个滤波器,就相当于掌握了一种特征,这个滤波器在图像中滑动,进行特征提取,然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征,就好比上面的水平线。
小草AI
2019-06-02
2.1K0
dropout技术原理及其各种变种深入详解
图 1:一些目前提出的 Dropout方法,以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。
小草AI
2019-06-02
4.7K0
IIAI CVPR 2019 跟踪、检测、分割论文荐读
CVPR (Conference on Computer Vision andPattern Recognition) 作为人工智能领域计算机视觉方向的最重要的学术会议,每年都会吸引全球最顶尖的学术机构和公司的大量投稿。
小草AI
2019-05-31
7230
Xception网络架构的一些理解
https://www.davex.pw/2018/02/05/breadcrumbs-about-inception-xception/
小草AI
2019-05-29
2.3K0
一文纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
小草AI
2019-05-29
8180
一文总览CNN网络架构演进:从LeNet到DenseNet
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美。
小草AI
2019-05-29
7250
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