- 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个... 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个...
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- 论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861 论文研究目标 提出了一种深度模型加速的算法，可以在基本不影响准确率的前提下... 论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861 论文研究目标 提出了一种深度模型加速的算法，可以在基本不影响准确率的前提下...
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- 一、研究背景 研究鸟类鸣声有利于人们掌握其繁殖行为和生活习性等生命活动规律,从而更好地开发和利用经济鸟类,更有效保护濒危珍稀类。随着我国经济的高速发展,生态问题越来越受到重视。由于发展经济的需要,如今很... 一、研究背景 研究鸟类鸣声有利于人们掌握其繁殖行为和生活习性等生命活动规律,从而更好地开发和利用经济鸟类,更有效保护濒危珍稀类。随着我国经济的高速发展,生态问题越来越受到重视。由于发展经济的需要,如今很...
- 一、垂直边缘检测 1、图片如果是黑白的就是像素*像素*1，如果是彩色的就是像素*像素*3【后面数字是维度】3表示RGB 对图片进行卷积运算 如图所示，6x6的图片*3x3的图片=4x4的图片，计算过程如下图： 4x4每个元素的计算是把3x3的矩阵一行一行的覆盖在6x6的矩阵上，大图片每一列的元素乘以小图片的每一列然后相加... 一、垂直边缘检测 1、图片如果是黑白的就是像素*像素*1，如果是彩色的就是像素*像素*3【后面数字是维度】3表示RGB 对图片进行卷积运算 如图所示，6x6的图片*3x3的图片=4x4的图片，计算过程如下图： 4x4每个元素的计算是把3x3的矩阵一行一行的覆盖在6x6的矩阵上，大图片每一列的元素乘以小图片的每一列然后相加...
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- 一、胶囊网络 池化运算会丢失一些图像信息。这是因为为了获得更小的特征级图像表示，池化会丢弃像素信息。与池化层相比，有一些分类方法不会丢弃空间信息，而是学习各个部分之间的关系（例如眼睛、鼻子和嘴之间的空间关系）。 学习各部分之间的空间关系的一种方法就叫胶囊网络。 胶囊网络能够从图像中检测出对象的各个部分，并表示这些部分之间... 一、胶囊网络 池化运算会丢失一些图像信息。这是因为为了获得更小的特征级图像表示，池化会丢弃像素信息。与池化层相比，有一些分类方法不会丢弃空间信息，而是学习各个部分之间的关系（例如眼睛、鼻子和嘴之间的空间关系）。 学习各部分之间的空间关系的一种方法就叫胶囊网络。 胶囊网络能够从图像中检测出对象的各个部分，并表示这些部分之间...
- cfg是配置文件，一般为了代码的可读性，把一层层的神经网络用cfg格式文件保存，用的时候可以直接读取调用，简单轻便。以下用一个例子来了解。 下面cfg文件是yolov3的网络层次： [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=... cfg是配置文件，一般为了代码的可读性，把一层层的神经网络用cfg格式文件保存，用的时候可以直接读取调用，简单轻便。以下用一个例子来了解。 下面cfg文件是yolov3的网络层次： [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=...
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- 本文首发于微信公众号“计算机视觉cv” # Title文章标题 ImageNet classification with deep revolutional Neural Networks（也就是经典的Alexnet网络） # Summary 作者使用ImageNet更大的数据集来训练神经网络。 1、激活... 本文首发于微信公众号“计算机视觉cv” # Title文章标题 ImageNet classification with deep revolutional Neural Networks（也就是经典的Alexnet网络） # Summary 作者使用ImageNet更大的数据集来训练神经网络。 1、激活...
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- 下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。 解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1 下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。 解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/ 解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
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