摘要：
导言： 在CV很多方向所谓改进模型，改进网络，都是在按照人的主观思想在改进，常常在说CNN的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征，哪些区域对于识别真正起作用，也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT）中 阅读全文
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本文来源于公众号《CV技术指南》的技术总结部分，更多相关技术总结请扫描文末二维码关注公众号。 导言： 池化是一个几乎所有做深度学习的人都了解的一个技术，大家对池化如何进行前向传播也都了解，池化的作用也了解一二。然而，池化如何回传梯度呢，池化回传梯度的原则是什么呢，最大池化与平均池化的区别是什么呢，什 阅读全文
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导言： 前面我们介绍了transformer的结构，这一篇是将transformer思想用于CV中的论文，创新点不多，值得写的地方也不多，但还是决定写一下，因为这篇论文可以用来给大家看看transformer用于CV会起到一些什么样的作用，以及transformer可以怎样用于CV中。 介绍tran 阅读全文
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导言： 本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互（fully active feature interaction across both space and scales）的特征金字塔transformer模型，简称FPT。该模型将transformer和Feature Pyramid结合，可用 阅读全文
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前几日，华为诺亚，北京大学，悉尼大学共同发表了论文《A Survey on Visual Transformer》，本文针对其重点内容进行翻译概括如下。文末附论文原文和本文完整版下载方式。 导言： Transformer是一种主要基于自注意力机制的深度神经网络，最初是在自然语言处理领域中应用的。受到 阅读全文
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导言： transformer在这两年大火，CV界广泛应用transformer模型，充分吸收其idea到自己的领域。考虑到transformer本是应用于NLP的论文，其中很多内容都形成了共识，因此在论文中并未提及，就好像CV中论文提到图像预处理使用center crop , color jitt 阅读全文
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导言： 传统的卷积网络在一个前向过程中每层只有一个连接，ResNet增加了残差连接从而增加了信息从一层到下一层的流动。FractalNets重复组合几个有不同卷积块数量的并行层序列，增加名义上的深度，却保持着网络前向传播短的路径。相类似的操作还有Stochastic depth和Highway Ne 阅读全文
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Inception系列之Inception_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 MobileNet系列之MobileNet_v3 引言： Inception_v2和Inception_v3是在同一篇论文中，提出BN的论文并不是Inception_v2。两者的区别在于《Rethin 阅读全文
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MobileNet系列之MobileNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 导言： 继MobileNet_v1和v2提出后，在2019年，MobileNet_v3在众人的期盼下出来了，MobileNet_v3论文提出了两个模型，MobileNet_v3-Large和Mobil 阅读全文
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ShuffleNet系列之ShuffleNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 Inception系列之Batch-Normalization 导言： 目前一些网络模型如MobileNet_v1, v2，ShuffleNet_v1, Xception采用了分组卷积，深度可分离 阅读全文