大师兄的博客

摘要： 1. 前言 YOLOV3是单阶段目标检测算法YOLO系列的第三个版本，由华盛顿大学Joseph Redmon发布于2018年4月，广泛用于工业界。 改进了正负样本选取、损失函数、Darknet-53骨干网络，并引入了特征金字塔多尺度预测，显著提升了速度和精度。 2. 网络结构 换了骨干网络，把bac 阅读全文

摘要： 1. 前言 YOLOV2是YOLO目标检测系列算法的第二个版本。 第一部分：在YOLOV1基础上进行了若干改进优化，得到YOLOV2，提升算法准确度和速度。特别是增加了Anchor机制，改进了骨干网络。 第二部分：提出分层树状的分类标签结构WordTree，在目标检测和图像分类数据集上联合训练，YO 阅读全文

摘要： 1. 前言 由Joseph Redmon等人2016年在论文《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》中提出的一阶段目标检测算法，核心思想是将物体检测任务视为回归问题。它通过将图像分成S×S个网格，每个网格负责预测该网格中是 阅读全文

摘要： 1. 前言 ResNeXt是由何凯明团队在论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》提出来的新型图像分类网络。 ResNeXt是ResNet的升级版，在ResNet的基础上，引入了cardinality的概念，其实 阅读全文

摘要： 1. 前言 SENet由Momenta公司，在论文《Squeeze-and-Excitation Networks》提出，核心是SE block，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。 作者采用SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017（最后一 阅读全文

摘要： 1. 前言 ResNet由微软亚洲研究院在论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出，获得2015年ImageNet图像分类、定位、检测，MS COCO竞赛检测、分割五条赛道的冠军，通过引入残差连接，有效解决深层网络训练时的退化问题，可以通 阅读全文

摘要： 1. 前言 VGG是由牛津大学视觉组（Visual Geometry Group，Vgg的名称也是来源于此）在2014年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》中提出的卷积神经网络模型。 VGG将 阅读全文

摘要： 1. 前言Inception V4是google团队在《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》论文中提出的一个新的网络，如题目所示，本论文还提出了Inception-ResN 阅读全文

摘要： 1. 前言 Inception V2/V3由googLeNet的一作在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中提出。本论文在GoogLeNet和BN-Inception的基础上，对Inception模块的结构、性能、参数 阅读全文

摘要： GoogLeNet深度卷积神经网络结构，及其后续变种Inception-V1、Inception-V2-Inception-V3、Inception-V4。 使用Inception模块，引入并行结构和不同尺寸的卷积核，提取不同尺度的特征，将稀疏矩阵聚合为较为密集的子矩阵，大大提高计算效率，降低参数数量。加入辅助分类器，实现了模型整合、反向传播信号放大。 GoogLeNet在ILSVRC-2014图像分类竞赛中获得了top-5误差6.7%的冠军成绩。 阅读全文