前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]

原因有二:1.IE底下,SWFOBJECT嵌入swf的时候,有瞬间的stage的width跟height是0导致的.2.stage.scaleMode = StageScaleMode.NO_SCALE;//这句话瞬间也会导致stage的width跟height为0.解决办法:上来先:stage.scaleMode = StageScaleMode.NO_SCALE;然后别急着new Starling,而是先判断stage.width和height是否为0,为0,就侦听resize事件.具体代码

Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络.对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好,但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题,如梯度消失/弥散(gradient vanishing/exploding).当然除此之外,实验结果也表明越深的网络结构/模型带来的性能提升并不是很明显,反而会需要大量的计算资源来做支撑(具体可看ResNet系列结果). 那WRNs究竟干了什么呢?在这之前,作者的观点是过往大家

Abstract 利用残差学习架构释放深度 152层深度是VGG的8倍,且复杂度更低 ImageNet上的错误率3.57% 在ILSVRC和2015COCO竞赛,在多项任务拿到第一 3.1 Introduction Figure 1: 普通深度神经网络的训练错误率和测试错误率,结果表明,层数越高,错误率越大 回答网络过深导致的梯度下降和梯度爆炸问题:通过归一初始化层和中间归一层来解决 普通网络随着层数加深导致准确率退化 底层映射为H(X),则我们堆叠的非线性层去拟合另一个映射F(X)=H(X)-

方案一:鼠标滚轮设置 打开窗口 file -> settings -> Editor -> General, 勾上选项“Change font size(Zoom) with Ctrl+Mouse Wheel”. 方案二:设置固定大小 打开窗口 file -> settings -> Editor -> Colors & Fonts -> Font,  第一次设置需要先点击图中的“Save As” , 才能在"Size"选项中输入大小.

1.进入服务器,找到 wamp 路径,搜索php.ini   ,参考   x:\wamp\usr\local\php\php.ini 文本打开,搜索  post_max_size  =  设置成要的值  如 20M 搜索 upload_max_filesize = 设置成要的值  如 20M (注意要与上面一致) 保存并关闭 2.重启wamp 服务,运行-->services.msc  搜索wamp 或者搜索 ap  ,或者回忆下安装时服务名叫什么,右键,重启 3.进入后台 4.搜索“附件设置”

<!-- form HTTP协议 action:提交的服务器网址 method:get(默认)| post(应用:登录注册.上传文件) 页面中的a img link 默认是get请求 input type: text: 文本输入框 password:密码输入框 file:文件按钮 提交文件的时候一定要用post 一定要给form标签添加 Enctype='multipart/form-data' submit:提交按钮 input 中一定有submit按钮才能提交跳转等任务 button:普通按

前面介绍了使用IO类实现文件读写的示例,其实在很多地方还需要使用到IO类,这里再以读取控制台输入为例子来介绍IO类的使用. 控制台(Console)指无图形界面的程序,运行时显示或输入数据的位置,前面的介绍中可以使用System.out.println将需要输出的内容显示到控制台,本部分将介绍如何接受用户在控制台中的输入. 使用控制台输入是用户在程序运行时和程序进行交互的一种基础手段,这种手段是Windows操作系统出现以前,操作系统位于DOS时代时,用户和程序交互的主要手段.当然,现在这种交互

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-5/ 在前一节最后,我们实现了一个将网络输出转换为检测预测的函数.现在我们已经有了一个检测器了,剩下的就是创建输入和输出的流程. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part4. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.n

Lecture 9 CNN Architectures 参见:https://blog.csdn.net/qq_29176963/article/details/82882080#GoogleNet_83 一. LeNet-5: 神经网络的第一个实例,用于识别邮票上的手写数字,使用步长为1,大小为5*5的卷积核,对第一层进行操作,然后进行池化,通过几层卷积和池化,在网络的最后还有一些全连接层.LeNet在数据识别领域取得了成功. 二. AlexNet: Alexnet是2012年ImageNet

Squeeze-and-Excitation Networks SE-net 来自于Momenta 孙刚团队 SE的设计思路: 从卷积操作的实际作用来考虑,conv 把局部空间信息和通道信息组合起来,组合之后形成FM上的值,之前大部分都是空间上做的. 对channel考虑的少,但是卷积本身就可以学到通道之间的组织信息,为什么还要在重新学一遍呢? 那思考densenet显式连接各层,resnet可以连到,DN为何要再连一次? 我们期望特征学习能力,但是需要显式建模来帮助学习 1 SE-net的灵感

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu

深度学习图像分割综述 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 原文连接:https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf Abstract 图像分割应用包括场景理解.医学图像分析.机器人感知.视频监控.增强现实和图像压缩.本文涵盖了语义和实例分割的开创性工作,包括全卷积像素标记网络(FCN).编码器-解码器结构,多尺度和基于金字塔的方法.循环网络.视觉注意力模型.生成模型. 1. 引言 图像分割又分为两种,语义分割

一,Scaled YOLOv4 摘要 1,介绍 2,相关工作 2.1,模型缩放 3,模型缩放原则 3.1,模型缩放的常规原则 3.2,为低端设备缩放的tiny模型 3.3,为高端设备缩放的Large模型 4,Scaled-YOLOv4 4.1,CSP-ized YOLOv4 4.2,YOLOv4-tiny 4.3,YOLOv4-large 5,实验 总结 Reference 参考资料 一,Scaled YOLOv4 Scaled YOLOv4 的二作就是 YOLOv4 的作者 Alexey Bo

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 目录 场景分类 数据增强 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用.我们使用下面这些数据增强方法. 第一,对颜色的数据增强,包括色彩的饱和度.亮度和对比度等方面,主要从Facebook的代码里改过来的. 第二,PCA Jittering,最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. 我们首先按照RGB三个颜色通道计算了均值和标准差,对网络的输入数据进行规范化,随

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数

目录 参数解析 训练答疑 ​ 参数解析 [net] #Testing #batch=1 //test:一次一个图片 #subdivisions=1 #Training batch=32 //一次迭代送入网络的图片数 subdivisions=8 //一次迭代分成subdivisions次前向计算,这里是32/8 width=416 //图片宽高 ,要求width==height, 并且为32的倍数.增大分辨率可以检测到更加细小的物体 height=416 channels=3 momentum=