摘要：
最近一段时间，认真研究了一下caffe。但是，里面内容过多，集合了CPU版本和GPU版本的代码，导致阅读起来有些复杂。因此，特意对caffe代码进行了重构，搭建一个基于CPU版本的Caffe推理框架。 此简化的Caffe推理框架具有以下特点： 只有CPU推理功能，无需GPU； 只有前向计算能力，无后 阅读全文
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最近，观看了危夷晨大佬关于《不确定性学习在视觉识别中的应用》的报告，认为不确定性学习在用武之地，所以特意对相关论文进行了总结。 什么是不确定性估计 以人脸识别为例，输入一张人脸图像，得到一个特征向量embedding，将此特征向量与底库中的特征向量计算相似度，从而根据此相似度来判断两张人脸图像是否属 阅读全文
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在深度学习中，使用归一化层成为了很多网络的标配。最近，研究了不同的归一化层，如BN，GN和FRN。接下来，介绍一下这三种归一化算法。 BN层 BN层是由谷歌提出的，其相关论文为《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Re 阅读全文
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深度学习其本质是优化所有权重的值，使其达到一个最优解的状态，这其中，需要更新权重的层包括卷积层、BN层和FC层等。在最优化中，权重的初始化是得到最优解的重要步骤。如果权重初始化不恰当，则可能会导致模型陷入局部最优解，导致模型预测效果不理想，甚至使损失函数震荡，模型不收敛。而且，使用不同的权重初始化方 阅读全文
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在计算机视觉中，目标检测是一个难题。在大型项目中，首先需要先进行目标检测，得到对应类别和坐标后，才进行之后的各种分析。如人脸识别，通常是首先人脸检测，得到人脸的目标框，再对此目标框进行人脸识别。如果该物体都不能检测得到，则后续的分析就无从入手。因此，目标检测占据着十分重要的地位。在目标检测算法中，通 阅读全文
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在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss，L1/L2损失函数，IOU Loss，GIOU ， 阅读全文
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之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：h 阅读全文
摘要：
之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：h 阅读全文
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之前，对SSD的论文进行了解读，可以回顾之前的博客：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html。 为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：h 阅读全文
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