- @toc 这是根据网上视频做的一个硅谷课堂微服务项目，理由有涉及到微信公众号的开发。 个人用户暂时只能用测试号开发，尤其注意内网穿透那里，昨晚域名没配置好卡在那了，改了半天没改好，白天在看论文没搞这个，晚上突然灵感来了找到了问题的关键，就当bug记录了。 笔记也是参考别人的，我根据自己的代码和配置做了一点小改动。 也可以去看我去年写过的另一篇文章：微信扫码登录实现 1、需求描述 根... @toc 这是根据网上视频做的一个硅谷课堂微服务项目，理由有涉及到微信公众号的开发。 个人用户暂时只能用测试号开发，尤其注意内网穿透那里，昨晚域名没配置好卡在那了，改了半天没改好，白天在看论文没搞这个，晚上突然灵感来了找到了问题的关键，就当bug记录了。 笔记也是参考别人的，我根据自己的代码和配置做了一点小改动。 也可以去看我去年写过的另一篇文章：微信扫码登录实现 1、需求描述 根...
- 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
- 在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。
- ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。
- 《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》Joseph Redmon∗* , Santosh Divvala∗†, Ross Girshick*¶* , Ali Farhadi∗†University of Washington∗ , Allen Institute for AI*†* , Facebook AI ... 《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》Joseph Redmon∗* , Santosh Divvala∗†, Ross Girshick*¶* , Ali Farhadi∗†University of Washington∗ , Allen Institute for AI*†* , Facebook AI ...
- 1. 关于AI实验你要了解的那些事1.1 AI（Artificial Intelligence）人工智能是==计算机科学==的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人... 1. 关于AI实验你要了解的那些事1.1 AI（Artificial Intelligence）人工智能是==计算机科学==的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人...
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- 卷积神经网络模型之——AlexNet网络结构与代码实现 卷积神经网络模型之——AlexNet网络结构与代码实现
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- 0. 简介在阅读了许多多传感器工作后，这里作者对多传感器融合的方法做出总结。本文将从单传感器讲起，并一步步去向多传感器方向总结。之前的《多传感器融合详解》博客从算法层面介绍了多传感器的分类以及数据传输的能力，而《多传感器融合感知 --传感器外参标定及在线标定学习》博客则是从标定层面向读者介绍了如何对多传感器进行先一步的标定处理。而这篇文章将从方法层面总括多传感器的分类以及作者对多传感器的理... 0. 简介在阅读了许多多传感器工作后，这里作者对多传感器融合的方法做出总结。本文将从单传感器讲起，并一步步去向多传感器方向总结。之前的《多传感器融合详解》博客从算法层面介绍了多传感器的分类以及数据传输的能力，而《多传感器融合感知 --传感器外参标定及在线标定学习》博客则是从标定层面向读者介绍了如何对多传感器进行先一步的标定处理。而这篇文章将从方法层面总括多传感器的分类以及作者对多传感器的理...
- 0. 简介已经好久不写深度学习相关的博客了。但是我觉得DETR值得我重新拾起来进行详细介绍。Deformable DETR作为这两年来最有名的DETR变种之一，当然代码量也是比较多的。这里我们从论文到代码来详细分析Deformable DETR的精华之处。最近两年时间从Attention到NAS再到Transformer，视觉检测行业被Transformer拉到了一个新的高度。而DETR作... 0. 简介已经好久不写深度学习相关的博客了。但是我觉得DETR值得我重新拾起来进行详细介绍。Deformable DETR作为这两年来最有名的DETR变种之一，当然代码量也是比较多的。这里我们从论文到代码来详细分析Deformable DETR的精华之处。最近两年时间从Attention到NAS再到Transformer，视觉检测行业被Transformer拉到了一个新的高度。而DETR作...
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