随笔分类 - 深度学习DeepLearning
摘要：tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d实现及原理 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3332 - 这里暂时看各种框架api实现，相比于普通卷积（卷积操作详解）的高效实
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摘要：BN实现： Batch Normalization学习笔记及其实现； BatchNormalization 层的实现 使用Python实现Batch normalization和卷积层 Batch Normalization原理与使用过程 （推荐） BatchNormalization 层的实现 使
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摘要：GENet(更泛化的SEnet,有带参数和不参数的模块) 原文：https://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84179196 SENet之后，Jie Hu和Li Shen等人又提出GENet[1]。单位：Momenta, Visual G
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摘要：tensorflow中学习率、过拟合、滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay 分
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摘要：全景分割pipeline搭建 整体方法使用语义分割和实例分割结果，融合标签得到全景分割结果； 数据集使用：panoptic_annotations_trainval2017和cityscapes; panoptic_annotations_trainval2017标签为全景分割的整体标签，之前想打算
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摘要：Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测：数据增强（Numpy+Pytorch） 目标检测：数据增强（Numpy+Pytorch） - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些？ - 检测分割模型图像输入大小？检测模型Faster rc
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摘要：Focal Loss for Dense Object Detection-RetinaNet YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者，加上R-CNN系列算法，这几种算法可以说是目标检测领域非常经典的算法了。这几种算法在提出之后经过数次改进，都得到了很高的精确度，但是one-stag
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摘要：如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2？ 《Deformable Convolutional Networks》是一篇2017年Microsoft Research Asia的研究。基本思想也是卷积核的采样方式是可以通过学习得到的。作者提出了两种新的op：
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摘要：跨摄像头多目标跟踪（Multi-Target Multi-Camera Tracking, MTMC Tracking） 跨摄像头多目标跟踪（Multi-Target Multi-Camera Tracking, MTMC Tracking）是监控视频领域一个非常重要的研究课题，本文以下内容直接简称
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摘要：TensorExpand/TensorExpand/Object detection/Data_interface/MSCOCO/ 深度学习数据集介绍及相互转换 Pascal VOC数据格式转COCO数据格式脚本（Object Detection） TensorExpand/TensorExpand
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摘要：论文分享 >Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach 学习排序 Learning to Rank 小结 【学习排序】 Learning to Rank 中Listwise关于ListNet算法讲解及实现 学习排序 Le
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摘要：siamese网络 - 之前记录过： https://www.cnblogs.com/ranjiewen/articles/7736089.html - 原始的siamese network: 输入一个piar和与之对应的label，然后在输入一个batch进行训练；数据为mnist时，网络输出为2
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摘要：一：Precision, Recall, F-score信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate 注意统计学习方法中precesion称为精确率，而准确率为accuracy 是分类正确的样本除以总样本的个数。)，召回率也叫
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摘要：Pascal VOC & COCO Pascal VOC & COCO数据集介绍 & 转换 MSCOCO数据集格式转化成VOC数据集格式 COCO数据集的标注格式 (二) COCO Python API - 源码分析篇 如何用自己的数据制作 Pascal VOC 格式数据集 详细教程（附带所有代码脚
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摘要：视觉模式的相似性度量是视觉计算中的一个基础问题，设计一个有效的相似性度量准则对于提高视觉分析系统的性能极为关键。度量学习旨在利用训练数据学习出有效的距离度量，进而有效地描述样本之间的相似度。传统的度量学习算法大多数都是学习出一个线性的马氏距离，因而不能有效地描述样本的非线性结构。本报告介绍本研究组近
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摘要：关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9)： 训练一个epoch，把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10)，画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线，根据曲线来选择合适的初始学习率。 从上图可以看出学习率和loss之间
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摘要：Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolution
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摘要：记录一下平时看到的一些关于CV方向的发展，拓展自己的思维，有很多好玩的技术方向： 贾佳亚2018/5.29：被誉为“一键卸妆”的论文《Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit》在社会各界引起了强烈反响，卸妆玩法引爆社交媒体。另一篇超分辨率的论文《细节还原
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摘要：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD 一个应用于物体识别的迁移学习工具链：来检测桃子 深度学习目标检测模型全面综
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摘要：下面是TensorRT的介绍，也可以参考官方文档，更权威一些：https://developer.nvidia.com/tensorrt 关于TensorRT首先要清楚以下几点： 1. TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具，只支持推理，不支持训练；目前TensorRT3已经支持Caf
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