【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

  1. 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:/ ...

  2. 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:/ ...

  3. 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, ...

  4. 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 ...

  5. [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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. [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 ...

  10. [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

  1. angular2-4 之动效-animation

    提示:   angular2 时animation代码在核心模块里面(@angular/core里面);到了angular4.0时animation从核心模块中提取出来作为一个单独的模块, 这样可以在 ...

  2. 20175317 《Java程序设计》第二周学习总结

    20175317 <Java程序设计>第二周学习总结 教材学习内容总结 第二周我学习了教材三四章的内容,了解了Java与C语言的相似与不同之处. 其中第二章学到了标识符与关键字.基本数据类 ...

  3. L0 Regularization

    参考: Learning Sparse Neural Networks through L0 Regularization The Variational Garrote

  4. Windows 独立启动方式安装 Archiva

    在 Windows 中以独立启动方式安装. 你可以将安装文件拷贝到任何你希望运行的目录中,下面的步骤中.我们没有将 Archiva 安装成服务,所以你需要通过控制台的方式来进行启动. Windows ...

  5. 树状DP HDU1520 Anniversary party

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1520 题意:职员之间有上下级关系,每个职员有自己的happy值,越高在派对上就越能炒热气氛.但是必须是 ...

  6. 『TensorFlow』读书笔记_VGGNet

    VGGNet网络介绍 VGG系列结构图, 『cs231n』卷积神经网络工程实践技巧_下 1,全部使用3*3的卷积核和2*2的池化核,通过不断加深网络结构来提升性能. 所有卷积层都是同样大小的filte ...

  7. TreeTagger

    大家都知道TreeTagger是一个用于词性标注和词型还原的工具,它的返回结果由三部分组成:目标词汇,词性,原形.那该工具是怎样判断目标词汇的词性的呢?又是怎样得到目标词汇的原形的呢?本文就是从这两个 ...

  8. Mybatis 搭建遇到的坑

    1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC " ...

  9. chrome扩展应用实例

    chrome extensions 基本组成,唯一必要的文件就是manifest.json这个应用的配置清单 manifest.json中前三个参数为必要参数,其他的可选: { "name ...

  10. Alpha冲刺6

    前言 队名:拖鞋旅游队 组长博客:https://www.cnblogs.com/Sulumer/p/10004107.html 作业博客:https://edu.cnblogs.com/campus ...