Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来/ 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions:xception这种是分开做的. 它最初的想法是从Incetpion来的,总体思想是把corss-channel correlations和spatial correlations充分解耦合: 将Inceptio…

一.写在前面 fcn是首次使用cnn来实现语义分割的,论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 实现代码地址:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Skip Layer) 为了便于理解,我拿最简单的结构voc-fcn-alex…

一.说明 fcn的开源代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 其中,pascalcontext-fcn语义分割,算上背景,一共分割为60类. pascalcontext-fcn全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Sk…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载:https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659  网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals an…

TensorFlow代码 https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 训练 main/train.py 1. utils/prepare/split_label.py 缩放图片resize image(长宽 最大1200,最小600) label处理 将大矩形框label划分一个个16*16的小矩形 2. 输入 input_image 原图像 [[1, H, W, 3]] bbox(GT) [[x_min, y_min, x_max, y_…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数…

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些…

在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容. 在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤. ML是AI的一个分支,它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务.ML有三种范式:监督学习.非监督学习和强化学习.在监督学习中,一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习,在这个过程中,它会提供示例输入和正确输出.它了解数据集示例中哪些特性映射到特定输出,然后能…

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