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(共11篇)
Focal Loss理解[转载]
转载地址:https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html 1.总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数...
2019-06-10
0
784
《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf 创新点 提出了一种端到端的做语义分割的方法,如图,直接拿分割的ground truth作为监督信息,训练一个端到端的网络,让网络做p像素级别的预测。 如何设计网络结构 如何做像素级别的预测 在VGG16中的...
2019-06-03
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592
《Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks》 论文阅读
论文地址 https://arxiv.org/pdf/1606.01583.pdf 摘要 \quad 无论是在GAN还是DCGAN中,我们鉴别器Discrimina...
2019-05-27
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609
Tensorflow 实战8:Tensoflow实现Google Inception Net
介绍 \quad Google Inception Net首次出现在ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet同年),就以较大优势取得第一名。那届比赛中的Incep...
2019-02-05
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1048
《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》论文阅读
题外话 <math> <semantics> <mrow> </mrow> <annotation encoding="application/x...
2019-01-29
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681
转载:网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处,谢谢。 https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659 MobileNet V2网络结构理解 和MobileNet V1相比,MobileNet V2主要的...
2018-10-09
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854
Faster R-CNN 论文解读
论文原文:https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 项目代码在论文中有地址 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 作者:Shaoqing Re...
2018-06-18
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675
论文笔记《Selective Search for object recognition》
周一对图像语义分割的情况大致了解些情况。从周二开始花了2天半的时间读了第一篇文章《Selective Search for object recognition 》。 文章名:《物体识别中的选择性搜索方法》 作者: J.R.R. Uijlings Univers...
2018-02-09
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深度学习(十八)基于R-CNN的物体检测
基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:《Rich feature hierarchies for Ac...
2018-02-08
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520
tf.nn.max_pool实现池化操作
原文:http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? t...
2018-02-07
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