论文阅读笔记:【MDNet】
【MDNET】:
H Nam, B Han. Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking[C]. //CVPR2016.
问题1:


解释:
首先MDNet的网络结构如下:
input: 107*107@3
conv1: filter:7*7
stride:2*2
output:51*51@96 where,51=(107-7+1)/2
pool1: filter:3*3
stride:2*2
output:25*25@96 where,25=(51-3+1)/2
conv2: filter:5*5
stride:2*2
output:11*11@256 where,11=(25-5+1)/2
pool2: filter:3*3
stride:2*2
output:5*5@256 where,5=(11-3+1)/2
conv3: filter:3*3
stride:1*1
output:3*3@512 where,3=(5-3+1)/1
所以conv3的3就是这么来的,作者的意思是107是它从3逆推计算出的(这里有个问题,为什么作者一定需要conv3的数据输出大小要是3*3,有什么道理?),并且给了计算公式:
107=75+2*16
下面解释这个公式怎么来的:

论文阅读笔记:【MDNet】的更多相关文章
- 论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework
作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http:/ ...
- 论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center
作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http:/ ...
- 论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey
论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, ...
- 论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes
论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于 ...
- [置顶]
人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记 (已添加ISSCC17,FPGA17...ISCA17...)
这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于 ...
- Nature/Science 论文阅读笔记
Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science l ...
- 论文阅读笔记(二十一)【CVPR2017】:Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-Identification
Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失 ...
- 论文阅读笔记(十八)【ITIP2019】:Dynamic Graph Co-Matching for Unsupervised Video-Based Person Re-Identification
论文阅读笔记(十七)ICCV2017的扩刊(会议论文[传送门]) 改进部分: (1)惩罚函数:原本由两部分组成的惩罚函数,改为只包含 Sequence Cost 函数: (2)对重新权重改进: ① P ...
- [论文阅读笔记] GEMSEC,Graph Embedding with Self Clustering
[论文阅读笔记] GEMSEC: Graph Embedding with Self Clustering 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 已经有一些工作在使用学习 ...
- [论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks
[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法 ...
随机推荐
- 00-python-常用命令
1. pip 加速命令 pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple 或者 pip install -i https://pypi.tu ...
- H5高德地图获取当前位置
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http ...
- 『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1
论文原址:MobileNets v1 TensorFlow实现:mobilenet_v1.py TensorFlow预训练模型:mobilenet_v1.md 一.深度可分离卷积 标准的卷积过程可以看 ...
- p6spy简介
在公司项目中运用了这项技术,一开始不清楚这是干啥用的,在网上查找资料有所一定的了解,但是应该不够全面,希望可以评论指出. p6spy是数据库动态监控的一种框架,它可以使得数据库数据无缝拦截和操作,而不 ...
- 【C/C++】小坑们
1.printf("%03d", a); // 输出 a,占 3 位,不够则左边用 0 填充 2.memcpy 所在头文件为 <string.h> 3.string s ...
- select * from 后有多个表的使用方法
已知一个表的结构为: ------------------- 姓名 科目 成绩 张三 语文 20 张三 数学 30 张三 英语 50 李四 语文 70 李四 数学 60 李四 英语 90 怎样通过 ...
- js 前端 table 导出 excel
园子,github,stackoverflow 关于前端下载的文章不少 园子里大部分都是 利用ActiveXObject对象来实现,可他有个缺点安全等级,还有必须安装excel…… github,st ...
- window.localStorag使用
H5本地缓存: 删除: window.localStorage.removeItem("parentNode") 写入: window.localStorage.setItem(& ...
- mysql安装和启动
1.在cmd的bin目录执行 mysqld --initialize-insecure程序会在动MySQL文件夹下创建data文件夹以及对应的文件2.bin目录下执行,mysqld --install ...
- ILMerge合并多个DLL (转)
最近在研究CodeDom,用到ILMerge 序言 如果你的项目要提供多个dll给别人用,那么不妨让你的dll合并为一个,让别人看起来简洁,引用起来不会过于繁琐. 本篇比较少,但也算是比较实用吧. 下 ...