2018 年 11月随笔档案 - 郑哲

11 2018 档案

摘要：//之后有时间补 1.使用LSTM的思想 2.首先抽取出特征，在每层里使用阅读全文

posted @ 2018-11-13 13:13 郑哲阅读(259) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：多尺度的attention机制阅读全文

posted @ 2018-11-12 21:04 郑哲阅读(495) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：1.首先使用了一个网络进行初步预测（文章中命名为Bottom-Up CNN) 2.使用一个网络来抽取之前Botton_Up CNN的特征（具体怎么训练的还没看） 3.对于top-Down CNN抽取出的特征进行融合，得到最后的网络总体网络结构：阅读全文

posted @ 2018-11-12 20:53 郑哲阅读(516) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：1.模型结构改进之处： 2.损失函数使用SSIM对图片的相似度进行度量，从而产生一个新的loss分量，对于两个分量进行加权得到最后的Loss。阅读全文

posted @ 2018-11-12 20:20 郑哲阅读(1907) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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