- 总结 YOLOv3 的改进点如下: 使用金字塔网络来实现多尺度预测,从而解决小目标检测的问题。 借鉴残差网络来实现更深的 Darknet-53,从而提升模型检测准确率。 使用 sigmoid 函数替代 softmax 激活来实现多标签分类器。 位置预测修改,一个 gird 预测 3 个 box。 总结 YOLOv3 的改进点如下: 使用金字塔网络来实现多尺度预测,从而解决小目标检测的问题。 借鉴残差网络来实现更深的 Darknet-53,从而提升模型检测准确率。 使用 sigmoid 函数替代 softmax 激活来实现多标签分类器。 位置预测修改,一个 gird 预测 3 个 box。
- YOLOv2 比 YOLOv1 的改进点 YOLOv2 比 YOLOv1 的改进点
- FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。本篇文章是论文阅读笔记和网络理解心得总结而来,部分资料和图参考论文和网络资料。 FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。本篇文章是论文阅读笔记和网络理解心得总结而来,部分资料和图参考论文和网络资料。
- 为了评价模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。 为了评价模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。
- SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器(单目、双目、RGB-D相机、Lidar)的主体。 SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器(单目、双目、RGB-D相机、Lidar)的主体。
- 基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程:2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理,并解读了几个主流模型。 基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程:2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理,并解读了几个主流模型。
- 本文总结分类和回归任务的常用损失函数,比如重点解析了交叉熵损失函数的由来,并给出详细计算公式和、案例分析、代码,同时也描述了 MAE 和 MSE 损失函数。 本文总结分类和回归任务的常用损失函数,比如重点解析了交叉熵损失函数的由来,并给出详细计算公式和、案例分析、代码,同时也描述了 MAE 和 MSE 损失函数。
- 本文分析了激活函数对于神经网络的必要性,同时讲解了几种常见的激活函数的原理,并给出相关公式、代码和示例图。 本文分析了激活函数对于神经网络的必要性,同时讲解了几种常见的激活函数的原理,并给出相关公式、代码和示例图。
- 内容包含深度学习算法常见的面试题。在只有一个通道的情况下,“卷积核”(“kernel”)就相当于滤波器(“filter”),这两个概念是可以互换的。一个 “Kernel” 更倾向于是 2D 的权重矩阵。而 “filter” 则是指多个 kernel 堆叠的 3D 结构。如果是一个 2D 的 filter,那么两者就是一样的。 内容包含深度学习算法常见的面试题。在只有一个通道的情况下,“卷积核”(“kernel”)就相当于滤波器(“filter”),这两个概念是可以互换的。一个 “Kernel” 更倾向于是 2D 的权重矩阵。而 “filter” 则是指多个 kernel 堆叠的 3D 结构。如果是一个 2D 的 filter,那么两者就是一样的。
- Pytorch 中,张量的操作分为结构操作和数学运算,其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构,数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 Pytorch 中,张量的操作分为结构操作和数学运算,其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构,数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。
- torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。 可以使用使用 torch.tensor() 方法将 python 的 list 或序列数据转换成 Tensor 数据,生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。 可以使用使用 torch.tensor() 方法将 python 的 list 或序列数据转换成 Tensor 数据,生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。
- 我们知道,在一定程度上,网络越深,参数越多,模型越复杂,其最终效果越好。神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trained model)转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filte 我们知道,在一定程度上,网络越深,参数越多,模型越复杂,其最终效果越好。神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trained model)转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filte
- 矩阵乘的算法优化可分为两类:基于算法分析的方法:根据矩阵乘计算特性,从数学角度优化,典型的算法包括 Strassen 算法和 Coppersmith–Winograd 算法。 矩阵乘的算法优化可分为两类:基于算法分析的方法:根据矩阵乘计算特性,从数学角度优化,典型的算法包括 Strassen 算法和 Coppersmith–Winograd 算法。
- @toc参考论文:Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者:Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现... @toc参考论文:Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者:Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现...
- 本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connection)对于残差块的重要性。同时,将 BN/ReLu 这些 activation 操作挪到了 Conv(真正的weights filter操作)之前,提出“预激活“操作,并通过与”后激活“操作做对比实验,表明对于多层网络,使用了预激活残差单元(Pre-activatio 本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connection)对于残差块的重要性。同时,将 BN/ReLu 这些 activation 操作挪到了 Conv(真正的weights filter操作)之前,提出“预激活“操作,并通过与”后激活“操作做对比实验,表明对于多层网络,使用了预激活残差单元(Pre-activatio
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