目录简介FCN的提出背景核心思想FCN网络原文的网络结构直观的网络结构卷积部分skip部分网络训练第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段小结 简介FCN的全称是Fully Convolutional Network，出自2015年Jonathan Long等人的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，FCN的提出可以说是图像分割
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2024-09-27 18:16:34
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本文基于文章“Deep Learning:Technical introduction”，对神经网络的知识点做一个总结，不会对某些概念性的东西做详细介绍，因此需要对神经网络有基本的了解。以下是一些符号定义。FNN：前馈神经网络 神经网络的最基本也是最经典的形式，结构包括输入层，隐藏层和输出层，根据隐藏层的多少，分为shallow network和deep network（deep learni
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2024-07-10 02:41:39
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation目录FCN和CNN的比较上采样方法双线性插值上采样卷积运算Same卷积（四周补0）Valid卷积(无padding) Full卷积（反卷积）反池化上采样FCN具体实现FCN结构 跳级(strip)结构损失函数LossFCN和CNN的比较CNN: 在传统的CNN网络中，在最
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2024-03-28 04:29:28
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+创新点：将整张图片作为网络的输入，直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。简介YOLO意思是You Only Look Once，创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，属于one-stage的检测模型。整体上来说，首先将图片resize到448×448，送入到CNN网络之后，经过进一步预测得到检测的结果。YOLO是用了一个单独的CNN模型来实现了end2end的检测，它是一个统一的框
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2024-08-09 12:26:10
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认知层在逻辑层的下层，在理解层的上层。系统的理解之后，才能形成 系统化的认知体系。在类脑能力上来说，系统化的认知建立在系统化的理解之上。认知的三大体系认知维度，类脑模型，万维图谱，三大技术体系共同支撑认知智能整套体系。认知维度划分认知的视角和边界，类脑模型复制构建大脑的结构，功能和机制。万维图谱存储认知结果的结构化数据，同时为类脑的功能和机制提供最底层的数据支撑。这三大技术体系加上感知层，记忆层，
这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。【问题来了】那什么是
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2024-04-01 09:19:04
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循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RN
接触TransE算法也有半年多了，从一开始的一脸懵逼到现在满脸懵逼，也算是有点收获。。。 于是，，，献丑了~ 关于算法的具体实现，网上有很多，也不过多赘述，推荐几篇比较好的（不保证是原创，因为同款文章太多了。。。抄袭严重，如有知道原创的盆友，烦请告知~）TransE算法（Translating Embedding） 这篇文章以不同的作者名出现在众多平台，，，足
首先，DNN、CNN、RNN可以一起比较。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
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2024-04-22 12:53:43
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原文作者：Matthijs Hollemans
WWDC 2017 使一件事情变得非常清楚，那就是：Apple 正在全力以赴地支持「设备上的机器学习」了。他们希望 App 的开发者们能够尽可能的简单的加入他们的行列中。Apple 去年发布了可以用于创建基本的卷积神经网的 Metal CNN 和 BNNS 框架。今年，Metal 得到了进一步扩展，增加了一个全新的计算机视觉框架，以及 Core ML
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2024-06-20 20:15:45
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引入和代码项目简介https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification模型有哪些？使用的模型有下面七个BertOrigin,BertCNN, BertLSTM, BertATT, BertRCNN, BertCNNPlus, BertDPCNN通用数据集情感分类： 采用 IMDB， SST-2, 以及 Yelp 数据集。IMDB: run_i
文章目录0. 介绍1. ConvLstm1.1 Lstm1.2 ConvLstm 0. 介绍文章： Exploiting Temporality for Semi-Supervised Video Segmentation代码： https://github.com/mhashas/Exploiting-Temporality-For-Semi-Supervised-Video-Segmenta
R-CNN 原理详解 文章目录R-CNN 原理详解1. Contributions2. 流程详解2.1 总体流程2.2 提取候选区域2.3 训练CNN2.4 训练SVM3. 总结 最近开始学习物体检测的知识，就读了一下R-CNN的论文原文 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio
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2024-05-30 09:52:33
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关于YOLOYOLO的意思是 you only look once，比起想RCNN，FAST RCNN这些two stage的方法，YOLO仅仅需要扫描一遍图像，而不需要另外再寻找ROI，感兴趣的区域。YOLOv3是2018年发明的算法，并且所发表的论文也较为简短。以下是YOLOv3的网络结构图： 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件： （1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，
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 Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Feature
由于比赛的原因，接触了图像文字识别，即是对输入的图片，识别其中的文字。然而对于现实世界中随机的一张图片，首先需要文字检测，即检测出图片中文字的所在文字，然后再进行文字识别，由于比赛给出的数据不用考虑文字检测部分，所以此篇文章主要介绍文字识别算法CRNN。CRNN算法思想很简单，架构模型为CNN+RNN，CNN用于提取图片的特征，然后转换成特征序列，作为RNN的序列输入，RNN网络用于预测序列，RN
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2024-04-08 10:35:17
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在可视化训练好的mobilenet 的weights时发现有挺多的卷积核的值很小，几乎为0，这些卷积核对整个model没有贡献，所以我们通过减枝压缩技术去去除这些卷积核。以绝对值为0.0001作为阀值，减枝后（没有finetune）直接valid发现精度跟mobilenet本身的精度一模一样，说明这些滤波器对mobilenet的模型一点点的影响都没有.上图是mobilenet的valid 精度上图
vector和string迭代器支持的运算iter + n迭代器加上一个整数仍得一个迭代器，迭代器指示的新位置与原来相比向前移动了若干个元素。结果迭代器或者指示容器内的一个元素，或者指示容器尾元素的下一个位置iter - n迭代器减去一个整数仍得一个迭代器，迭代器指示的新位置与原来相比向后移动了若干个元素。结果迭代器或者指示容器内的一个元素，或者指示容器尾元素的下一个位置iter1 += n迭代器
隐藏层不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层.激活和池化都没有权重使层与操作区分开的原因在于层具有权重。由于池操作和激活功能没有权重，因此我们将它们称为操作，并将其视为已添加到层操作集合中。
例如，我们说网络中的第二层是一个卷积层，其中包含权重的集合，并执行三个操作，即卷积操作，relu激活操作和最大池化操作。传入Linear层之前展平张量在将输入传递到第一个隐藏的Linear层之前，我们必须res
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2024-05-21 18:13:38
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