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摘要: faster-rcnn VGG网络输出的featuremap相对于元图像尺寸缩小了16倍,featuremap的感受野为 阅读全文
posted @ 2019-12-22 23:54 甲乙丙2333 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2019-12-22 23:17 甲乙丙2333 阅读(1234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一 卷积 阅读全文
posted @ 2019-12-22 21:44 甲乙丙2333 阅读(343) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一 由前向后的计算方式 在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野,用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知,是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层,在层与层之间均为局部相连(通过sliding filter)。 阅读全文
posted @ 2019-12-22 20:42 甲乙丙2333 阅读(1118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Encoder-Decoder框架==sequence to sequence 条件生成框架 attention 机制的最典型应用是统计机器翻译。给定任务,输入是“Echt”, “Dicke” and “Kiste”进 encoder,使用 rnn 表示文本为固定长度向量 h3。但问题就在于,当前 阅读全文
posted @ 2019-12-22 02:37 甲乙丙2333 阅读(4419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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