最近博主一直在准备找暑期实习，所以也是隔了很久没跟新博客。题外话，现在的计算机视觉岗竞争是真的激烈，最后才找到美团，网易，海康，Momenta的offer，打算入坑的朋友门需谨慎。最近也在Momenta实习，等实习完后会继续更新博客和继续完善github。上一篇博文写到anchor的制作与处理了。这篇博文就主要讲一下rpn网络的搭建部分。首先是整个网络的特征提取部分，博主用
简介 ResNet也就是深度残差网络，此论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》是由何凯明大神2015年底提出的，要说它的最大特点的话，就是很深。并且一经出世，就在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。 原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf（-2015-）ResNet：1、问题：
转载
2024-03-22 14:06:20
579阅读
一：前言（问题由来）在讲resnet之前我们需要知道resnet的由来，以及到底在解决什么问题，然后才是如何解决问题，最终才是工业化实现。本篇文章需要一定的resnet基础，新手可以多看看基础再来。 1，根据无限逼近定理我们知道，任意两层神经网络可以拟合任何函数，（一层不行，因为会出现非线性函数无法被拟合的情况）通过每层中的每个节点来表示一段函数（特征），然后层数相加，即可得到我们要表达的函数。那
在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，引爆了深度学习网络。而何恺明在2015年的深度残差网络（Deep Residual Network, 简写为 ResNet）[4] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能，且在这种情况下仍能展现出优越的性能。一、深层CNN的退化自 AlexNet 以
转载
2024-08-01 09:46:52
110阅读
目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
转载
2024-03-19 10:24:56
74阅读
五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦）1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构1.2、理解VGG16（19）卷积网络2、AlexNet网络2.1、AlexNet网络结构2.2、理解AlexNet网络2.3、Alexnet网络中各层的作用3、ResNet网络！！！写博客不容易，请君给个赞在离开！！！ 1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构下面是VGG网络的结构（VGG16和
转载
2024-03-11 14:45:52
189阅读
# 如果步长不为1, 用1*1的卷积实现下采样
if stride != 1:
self.downsample = torch.nn.Sequential(
# 下采样
torch.nn.Conv2d(in_channels=inplanes, out_channels=planes, kernel_size=(1
目录00 前言01 DenseNet是什么？参考00 前言论文：《Densely Connected Convolutional Networks》论文地址：Densely Connected Convolutional Networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore01 DenseNet是什么？ ResNet
极⼤地改变了如何参数化深
文章目录1. CNN + RNNCNN卷积神经网络 RNN递归神经网络1.1 相同点:1.2 不同点:1.3 组合方式实现2. 图片标注2.1 问题描述:2.2 模型设计2.3 模型设计2.4 模型运行2.5 图片标注升级3. 视频行为识别3.1. CNN特征简单组合3.2. 3D版本CNN图像特征的前后关系没有很好的区别4. 图片/视频问答4.1 图片问答的意义4.2 方法流程 1. CNN
转载
2024-03-26 07:30:23
73阅读
深度学习——分类之ResNeXt论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
作者：Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming HeImageNet Top5错误率：3.03%中心思想：Inception那边把ResNet拿来搞了Ince
转载
2024-05-19 09:55:08
46阅读
截至这篇文章发表，谷歌提出的关于Inception块组成的GoogleNet经历了如下五个版本：具体过程详见上述参考文档②。 Note:其中v1v2的过程中滤波器组扩展指的是Inception块内部结构中网络变得更宽而不是更深，从而解决表征性瓶颈问题。分解卷积指的是比如说卷积分解成和卷积2个过程，作者指出这样会节约资源消耗。 Inception-v4, Inception-ResNet and t
转载
2024-04-22 10:10:07
91阅读
RCNN这个网络也是目标检测的鼻祖了。其原理非常简单，主要通过提取多个Region Proposal(候选区域)来判断位置，作者认为以往的对每个滑动窗口进行检测算法是一种浪费资源的方式。在RCNN中，不再对所有的滑动窗口跑算法，而是只选择一些窗口，在少数窗口上运行CNN。流程是：输入图像利用selective search对图像生成1K~2K的候选区域（region proposal），这个量比传
转载
2024-08-01 19:10:40
149阅读
本文目录1. DNN2. RNN3. RNN Cell 具体计算过程4. Pytorch实现RNN4.1 创建RNNcell再写循环4.2 直接调用RNN5. 多层RNN6. 案例6.1 使用RNN_cell6.2 使用RNN7. 独热向量one-hot缺点改进目标网络结构完整代码课后练习1：LSTM实现之前的模型代码：结果：课后练习2：GRU实现之前的模型代码：结果：学习资料系列文章索引
转载
2024-06-12 21:41:36
24阅读
网络搭建 正如我们前面所说的，原文中所使用的网络并没有什么特别新奇之处，与经典的ResNet-34架构很类似。不过这里的网络使用了更大的，长度为16的一维卷积核，而原ResNet用于二维图像分类，则倾向于使用尺寸为3×3的小卷积核。个人认为这种尺寸上的不同主要还是源于ECG信号和图像数据的本质不同。一般直接输入网络的图像分辨率
转载
2024-07-08 22:53:45
80阅读
。摘要如何对一个句子对进行建模是许多NLP任务中的关键问题，例如答案选择（AS），复述识别（PI）和文本蕴涵（TE）。大多数先前的工作通过如下方法来解决问题：（1）通过微调特定系统来处理一项单独的任务; （2）分别对每个句子的表示进行建模，很少考虑另一句话的影响;（3）完全依赖人为设计的，用于
转载
2024-10-11 12:40:28
84阅读
CNN卷积神经网络之ResNet前言神经网络的“退化”问题残差块(Residual Block)网络结构Residual Block的分析与改进*理解与反思 未经本人同意，禁止任何形式的转载！前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf.2014年VGG达到19
转载
2024-08-08 10:43:05
56阅读
计算机体系结构领域国际顶级会议每次往往仅录用几十篇论文，录用率在20%左右，难度极大。国内学者在顶会上开始发表论文，是最近十几年的事情。ASPLOS与HPCA是计算机体系结构领域的旗舰会议。其中ASPLOS综合了体系结构、编程语言、编译、操作系统等多个方向，HPCA则主要针对高性能体系结构设计。过去的三十多年里，它们推动了多项计算机系统技术的发展，RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster
1.多头注意力多头注意力，我们可以看到源码中是进行了切割，从return的shape可以看出来。2.transformer编码部分可以看到它的输入就是经过emb和位置编码求和之后的输入。下面是正式使用到的编码函数：上面的编码函数中，主要调用还是多头注意力这个函数：调用的语句：//注意，这里每次调用的时候第二个参数，也就是memory都是None，也就是query=momery。 可以看到
、作者丨杜伟、陈萍导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中的作用也依然未能完全搞清楚。残差架构是最流行和成功的，最初是在卷积神经网络（CNN）的背景下开发
转载
2024-04-19 15:48:23
29阅读
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 CNN（Convolutional Neural Network）——卷积神经网络，人工神经网络（Neural Network，NN）的一种，其它还有RNN、DNN等类型，而CNN就是利用卷积进行滤波的神经网络。换句话说，
转载
2024-03-27 19:12:09
136阅读
