- 全卷积网络（FCN）与图像分割 从图像分类到图像分割 卷积神经网络（CNN）自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些... 全卷积网络（FCN）与图像分割 从图像分类到图像分割 卷积神经网络（CNN）自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些...
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- 小模型中的一个代表作MobileNet v1，它是一种基于流水线结构，使用深度级可分离卷积构建的轻量级神经网络，并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型，如下面的1和2 MobileNet是基于深度级可分离卷积构建的网络，其实这种结构最早是出现在GoogleNet v3的inception中，它是将标准卷积... 小模型中的一个代表作MobileNet v1，它是一种基于流水线结构，使用深度级可分离卷积构建的轻量级神经网络，并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型，如下面的1和2 MobileNet是基于深度级可分离卷积构建的网络，其实这种结构最早是出现在GoogleNet v3的inception中，它是将标准卷积...
- 1 Attention 和 Self-Attention Attention的核心思想是：从关注全部到关注重点。Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会： 对于CV中早期的Attention，例如：SENet，CBAM，通常... 1 Attention 和 Self-Attention Attention的核心思想是：从关注全部到关注重点。Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会： 对于CV中早期的Attention，例如：SENet，CBAM，通常...
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- 参考：http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator)... 参考：http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator)...
- X(t)为随机过程，a(t)=E(X(t))为期望，Y(t)为另一随机过程 自相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*X(t)) 互相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*Y(t)) 事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别... X(t)为随机过程，a(t)=E(X(t))为期望，Y(t)为另一随机过程 自相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*X(t)) 互相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*Y(t)) 事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别...
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