何凯明（Kaiming He）是 ResNet 作者之一、Facebook AI 实验室研究科学家。最近，他的最新研究成果Mask R-CNN公布，这是一个概念上简单，灵活，而且通用的对象实例分割框架，在 COCO 的实例分割，边界框对象检测，人物关键点检测 3个任务上均优于现有的单一模型。 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf摘要 我们提出一个概
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2024-10-15 09:49:34
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9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免
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2024-03-21 19:18:37
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从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。 其实，如果我们顺着神经网络
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2024-04-02 11:06:19
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作者丨皮特潘导读所谓擦除，就是去除掉一部分有用的信息，以提高网络提取特征的能力。本文对3种提升特征可视化的方法进行了详细综述，包括直接擦除、利用预测信息（CAM）擦除以及Dropout方法。前言在CNN的测试阶段，我们一般会用CAM(Class Activation Mapping)来判断网络训练的好不好，到底可不可信赖。CAM被认为是表示网络真正看到哪里，也是指示最具有判别的特征以及依据。但是在
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2024-07-31 16:55:47
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目录图像分类&语义分割CNN&FCNFCN改变了什么？FCN结构上采样逐像素预测FCN的缺点总结FCN论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN开源代码：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 图像分类&语义分割 图像分类：图像
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2024-07-09 16:28:09
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NO.1卷积神经网络基本概念 CNN是第一个被成功训练的多层深度神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。最初是为识别二维图像而设计的多层感知器，局部连接和权值共享网络结构类似于生物神经网络。卷积神经网络的权值共享（weight sharing）的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。神经网络NN的基本组成包括
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2024-04-30 21:58:30
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...卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。流的分类方式几乎都是基于统计特征的，这就意味着在进行分辨前必须提取某些特征。然而，显式的特征提取并不容易，在一些应用问题中也并非总是可靠的。卷积神经网络，它避免
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2024-03-28 10:24:06
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YOLO (You Only Look Once)dl cnn object detection一、YOLOYOLO是一个实时的目标检测系统。最新的V2版本在Titan X 上可以每秒处理 40-90 张图片，在VOC 2007上可以取得78.6%的准确率，在COCO上可以取得48.1%准确率。之间的检测系统对图像在不同的尺度、位置上进行多次检测，需要执行多次神经网络算法分
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2024-05-20 22:48:46
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文章目录前言一、CNN是什么？1.个人自评与观点2.CNN拆分3.CNN各层具体深入讲解4.CNN的整体结构二、撸代码实战1.利用TensorFlow，加载MNIST数据集2.构造各个方法函数3.调用各个方法函数4.训练结果与预测总结 前言随着深度学习的不断火爆，计算机视觉领域与自然语言处理出现了更多的创新需求，本文基于手写数字识别数据集MNIST，从零开始搭建卷积神经网络，一步一步在网络上搭建
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2024-05-29 12:31:01
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Java 的技术特征Java 是一个行业内通用的技术实现标准；Java 本身也算是一个半开源的产品，所以很多的厂商得以接触到 Java 的底层，这样使得 Java 的开发更加的透明； Java 是一门面向对象的编程语言：这样就使得 Java 语言语法结构更加方便开发者接受，这些面向对象的设计思想还在不断进行着扩充（不同的 JDK 版本）；提供有方便的内存回收处理机制：像一些编程语言里面需
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2023-08-06 17:34:18
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问题在transformer火起来之前，图像识别、语义分割、目标检测等相关工作中绝大部分是将CNN作为BackBone的，那为什么CNN能在图像上表现得那样出色呢？分析为什么图像识别领域要使用 CNN ，其实潜在意思是在问 CNN 中的卷积层与全连接层相比好在哪里？为什么这么说，因为在卷积神经网络之前，一般的网络都采用的是全连接的方式，前一层的每一个单元都对下一层的每一个单元有影响，而 CNN 中
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2024-05-11 15:59:36
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CNN 最早主要用来处理图像信息. 如果用全连接 (fully connected) FNN 来处理, 则会有以下问题:参数太多: 这会导致训练效率低下, 容易过拟合.局部不变性特征: 自然图像中的物体都具有局部不变性特征, 比如 scaling, shifting and rotating 都不影响语义信息. 而 FC FNN 很难提取这些特征.CNN 有三个结构上的特性: local conn
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2024-05-11 21:08:26
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Agent目前还没有一个标准的定义，Agent它基本具有如下技术特性：
代理性 代理性主要体现在Agent 2.3主动性是指Agent
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2007-02-08 20:22:30
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NOR和NAND都是闪存技术的一种，NOR是Intel公司开发的，它有点类似于内存，允许通过地址直接访问任何一个内存单元，缺点是：密度低（容量小），写
原创
2022-02-13 15:28:53
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MPLS（多协议标签交换）是一种用于传递数据包的网络协议，被广泛用于构建大型企业网络和运营商网络。它具有许多独特的技术特点和优势，为网络通信提供了高效、灵活和可靠的解决方案。
首先，MPLS采用了标签交换的方式，这是其最显著的特点之一。标签交换是一种按照预先设定的路径将数据包从源节点传输到目标节点的方式。与传统的IP路由相比，MPLS不需要对每个数据包进行复杂的决策和匹配，而是仅需在数据包上贴上
原创
2024-01-31 13:32:46
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# jQuery技术特点
## 引言
jQuery是一种流行的JavaScript库，用于简化HTML文档的操作。它提供了一种简单而强大的方法来处理DOM元素、处理事件、执行动画和处理AJAX请求等。本文将介绍jQuery的技术特点，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 简化DOM操作
jQuery通过提供简洁的语法和强大的选择器，大大简化了DOM元素的操作。使用jQuery，我
原创
2023-09-13 07:42:25
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1、为了解决大数据问题，催生了NoSQL技术，它弥补了传统关系型数据库的技术缺陷----尤其在速度、存储量及多样化结构数据的·处理问题上，一般分为键值存储、文档存储、列族存储、图存储、其他存储五种模式。2、定义：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向拓展能力的下一代数据库。热门的NoSQL数据库产品包括MongoDB\Cassandra\Redis\Hbase等。3、NoSQL数据库主要技术
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2023-08-18 15:50:39
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MYSQL支持ISAM、MYISAM、HEAP三个引擎。存储在内存中的HEAP比存储ISAM和MYISAM更快，但它管理的数据是不稳定的，如果没有在关闭前保存，那么所有的数据都将丢失。大部分你在使用MYSQL时遇到的问题，都是因为ISAM和MYISAM数据库引擎不支持办公或外链键。第一：数据库引擎。资料库引擎是储存、处理及保护资料的核心服务。使用数据库引擎能否控制访问权限和快速处理事务，这就满足了
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2023-08-21 15:11:28
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ADSL充分利用已铺设的大量市话双绞铜线，保持资源；
，上行带宽可达640kb/s多倍和20 *基于铜线传输，误码率10-7--10-9
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2010-05-20 14:27:40
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十多年来通过开发文件格式转换器，公司的开发人员对现在广泛使用的文件格式具有较深入的理解。对于字处理文件格式、表计算文件格式、数据库文件格式以及其他如HTML、Xml、PDF等格式的转换处理方面，都取得了可喜的成绩。即使对没有格式说明的文件，我们也能通过分析完全理解其内容。
原创
2014-05-12 18:52:09
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