11 2020 档案

摘要:Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Inception_v2-v3 训练深度神经网络非常复杂,因为在训练过程中,随着先前各层的参数发生变化,各层输入的分布也会发生变化,图层输入分布的变化带来了一个问题,因为图层需要不断适应新的分布,因此训练变得复杂,随着网络变得 阅读全文
posted @ 2020-11-10 18:32 CV技术指南(公众号) 阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神经网络模型为了得到更好的效果,越来越深和越来越宽的模型被提出。然而这样会带来以下几个问题: 1)参数量,计算量越来越大,在有限内存和算力的设备上,其应用也就越难以落地。 2 阅读全文
posted @ 2020-11-06 23:45 CV技术指南(公众号) 阅读(1253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文原称:R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection(2017) 主要贡献: 1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型。如下图所示 2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征, 阅读全文
posted @ 2020-11-06 15:56 CV技术指南(公众号) 阅读(660) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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