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卷积神经网络结构的设计主要朝着两个方向发展,一个是更宽的网络(代表:GoogleNet、VGG),一个是更深的网络(代表:ResNet)。但是随着层数的加深会出...
其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster 网络上的修改:
场景解析对于无限制的开放词汇和不同场景来说是具有挑战性的。本文使用文中的 pyramid pooling module 实现基于不同区域的上下文集成,提出了PS...
卷积网络被大规模应用在分类任务中,输出的结果是整个图像的类标签。然而,在许多视觉任务,尤其是生物医学图像处理领域,目标输出应该包括目标类别的位置,并且每个像素都...
图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类:
VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集,自2005年起每年举办一次比赛,最开始只有4类,到2007年扩充为20个类,共有两个常用的版本:2007和2012。学...
验证是否过拟合的方法:画出loss曲线,如果训练集loss持续减小但是验证集loss增大,就说明是过拟合了。
在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测,往往人脸这方面会有专门的算法(包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等),并且可以和通用目标检测(识别...
修改图片大小的时候,代码报错:AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'
在复现模型代码的时候遇到错误:ImportError: cannot import name 'compare_mse' from 'skimage.meas...
本篇博客的目的是根据业务目标,为大家提供关于在构建神经网络时,如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。
RFBNet主要想利用一些技巧使得轻量级模型在速度和精度上达到很好的trade-off的检测器。灵感来自人类视觉的感受野结构Receptive Fields(R...
作者对one-stage检测器准确率不高的问题进行探究,发现主要问题在于正负类别不平衡(简单-难分类别不均衡)。
YOLOv1虽然检测速度快,但在定位方面不够准确,并且召回率较低。为了提升定位准确度。改善召回率,YOLOv2在YOLOv1的基础上提出了几种改进策略,如下图所...
本文将从独热编码的原理、独热编码的分类、独热编码的应用三个方面,来展开介绍独热编码 One-Hot Encoding。
我们将对单次目标检测器(包括SSD系列和YOLO系列等算法)进行综述。我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率,特别是小目标的检测,其在单次检测器中的检...
本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。
今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文,我们在复现代码以及模型训练过程中,GPU的使用是必不可少的,那么大模型训练需要的是GPU,而不是CPU呢。现在市面上又有哪...
模型的训练不是单纯的调参,重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析,并给出了详细的解决方案,希望对大家...
DetNet是发表在ECCV2018的论文,出发点是现有的检测任务backbone都是从分类任务衍生而来的,因此作者想针对检测专用的backbone做一些讨论和...
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