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深度解析文本检测网络CTPN

OCR(光学字符识别)是CV一个重要的研究领域,OCR分成文本检测和文本识别两个步骤,其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环,而本文介绍的CTPN则是文...

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多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制

我们知道人类并不是从零开始思考东西,就像你读这篇文章的时候,你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字,因为你...

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深入浅出理解Faster R-CNN

。这个方法显然存在一些问题,比如当物体是不同大小有不同的宽高比,那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的(复杂的原因有两个,一个是如果整个图片很大,那么预测...

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YOLO v3实战之钢筋智能识别改进方案分享(二)

代码已上传至:https://github.com/cristianoc20/Rebar_Detection,欢迎各位给个star

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10分钟详解EMA(滑动平均)并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题

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Tensorflow1.X迁移到2.0教程

1.转换好之后可能会报类似于“tf.placeholder() is not compatible with eager execution”这样的错,只需要在...

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ICLR20 -MABN:解决小批量训练BN不稳定的问题

Towards Stablizing Batch Statistics in Backward Propagation of Batch Normalizati...

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YOLO v3实战之钢筋数量AI识别(一)

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Batch Normalization本质:平滑优化空间

2.作者又做了一个更直观的实验,无论是在VGG还是在DLN(纯线性深度网络,去除了非线性的影响)加了BN之后的ICS都基本持平甚至更大,这更能说明BN并没有减少...

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CVPR2016:ResNet 从根本上解决深度网络退化问题

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ICCV2017:Focal Loss for Dense Object Detection

[https://arxiv.org/abs/1708.02002](https://arxiv.org/abs/1708.02002)

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目标检测之YOLO v3-You Only Look Once(三)

进一步加大对小框的损失,值的范围是,边界框的尺寸越小,bbox_loss_scale 的值就越大。box_loss_scale可以弱化边界框尺寸对损失值的影响;

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CVPR2019:使用GIoU作为目标检测新loss

正如作者论文中的这一句,如今许多人都专注如何设计一个更好的backbone或者更好地提取特征来提高检测模型的性能,但是他们却忽略了可以直接用IoU/GIoU来代...

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目标检测之YOLO v2-You Only Look Once(二)

今天给大家介绍斩获CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention的YOLO v2的论文,YOLO9000:Better, Fast...

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目标检测之YOLO-You Only Look Once(一)

简单流程图 YOLO检测的流程十分简单,如论文中的这张图所示: 1、将图像resize到448×448作为神经网络的输入 2、用卷积神经网络得到一些boundi...

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从零开始手把手带你了解并复现AlexNet

概述论文之前笔者啰嗦多几句,一些初学者可能喜欢上网看一些网上大牛讲解的一些网络结构进行学习,不是说这样不好,一些大牛会把一些晦涩的理论知识讲解的比较生动,但一些...

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A3C——一种异步强化学习方法

1、简介2、算法细节3、代码3.1 主结构3.2 Actor Critic 网络3.3 Worker3.4 Worker并行工作4、参考

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DDPG实战

1.前言2.代码2.1 主结构2.2 Actor Critic2.3 经验池2.4 每回合算法

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深度确定性策略梯度DDPG详解

1.前言2.算法2.1 概念初识2.2 算法相关概念和定义2.2 DDPG实现框架和算法

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Policy Gradient——一种不以loss来反向传播的策略梯度方法

正式开始之前先说一句,关于DQN还有一种比较有效的方法就是Dueling DQN,就不在公众号介绍了,感兴趣的朋友可以关注我的知乎CristianoC,我在上面...

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