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SPPnet论文总结

小菜看了SPPNet这篇论文之后,也是参考了前人的博客,结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下: [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文: 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中,对于结构已经确定的网络,需要输入一张固定大小的图片,比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候,需要经过裁剪,或者缩放等一系列操作,这样往往会降低识别检测的精度,于是paper提出了“空间金字塔池化”方法,这个算法的牛逼之处,在于使得我们构建的网络,可以输入任意大小的图片,不需要经过裁剪缩放等操作,只要你喜欢,任意大小的图片都可以。不仅如此,这个算法用了以后,精度也会有所提高,总之一句话:牛逼哄哄。

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析

回归分析只涉及到两个变量的,称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y;估计出的变量,称自变量,设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法,可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后,有一个X的观测值,就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠,估计的误差有多大,都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等,是影响回归方程可靠性的因素。R语言中的一元线性回归是用lm()函数实现的。

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gis地理加权回归步骤_地理加权回归权重

上一节我们讲了GLR广义线性回归,它是一种全局模型,可以构造出最佳描述研究区域中整体数据关系的方程。如果这些关系在研究区域中是一致的,则 GLR 回归方程可以对这些关系进行很好的建模。不过,当这些关系在研究区域的不同位置具有不同的表现形式时,回归方程在很大程度上为现有关系混合的平均值;如果这些关系表示两个极值,那么全局平均值将不能为任何一个极值构建出很好的模型。当解释变量表现出不稳定的关系(例如人口变量可能是研究中某些地区911呼叫量的重要影响因子,但在其他地区可能是较弱的影响因子,这就是不平稳的表现)时,全局模型通常会失效。

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