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- pix2pixHD是pix2pix的重要升级，可以实现高分辨率图像生成和图片的语义编辑。对于一个生成对抗网络(GAN)，学习的关键就是理解生成器、判别器和损失函数这三部分。pix2pixHD的生成器和判别器都是多尺度的，单一尺度的生成器和判别器的结构和pix2pix是一样的。损失函数由GAN loss、Feature matching loss和Content loss组成。... pix2pixHD是pix2pix的重要升级，可以实现高分辨率图像生成和图片的语义编辑。对于一个生成对抗网络(GAN)，学习的关键就是理解生成器、判别器和损失函数这三部分。pix2pixHD的生成器和判别器都是多尺度的，单一尺度的生成器和判别器的结构和pix2pix是一样的。损失函数由GAN loss、Feature matching loss和Content loss组成。...
- 证明relu6能比leaky relu有更好的效果，收敛也更快。 pelee mouse 测试集 map 94.57 训练集 ？ yolov3 测试集map 95 训练集99% 卷积层得来的特征： 输入是416*416： 13*13 一个特征点代表32*32像素的图像，检测大目标，最小检测32*32的图像，基于1280是96*96的图... 证明relu6能比leaky relu有更好的效果，收敛也更快。 pelee mouse 测试集 map 94.57 训练集 ？ yolov3 测试集map 95 训练集99% 卷积层得来的特征： 输入是416*416： 13*13 一个特征点代表32*32像素的图像，检测大目标，最小检测32*32的图像，基于1280是96*96的图...
- 本文提出一种训练速度更快、参数量更少的卷积神经网络EfficientNetV2。我们采用了训练感知NAS与缩放技术对训练速度与参数量进行联合优化，NAS的搜索空间采用了新的op(比如Fused-MBConv)进行扩充。实验表明：相比其他SOTA方案，所提EfficientNetV2收敛速度更快，模型更小(6.8x)。 在训练过程中，我们可以通过逐步提升图像大... 本文提出一种训练速度更快、参数量更少的卷积神经网络EfficientNetV2。我们采用了训练感知NAS与缩放技术对训练速度与参数量进行联合优化，NAS的搜索空间采用了新的op(比如Fused-MBConv)进行扩充。实验表明：相比其他SOTA方案，所提EfficientNetV2收敛速度更快，模型更小(6.8x)。 在训练过程中，我们可以通过逐步提升图像大...
- 梯度中心化（gradient centralization，GC） 开源实现： https://github.com/Yonghongwei/Gradient-Centralization/blob/31caa1d49e7760e62a64a54eabc8f2403fddf38a/GC_code/Fine-grained_classification/SG... 梯度中心化（gradient centralization，GC） 开源实现： https://github.com/Yonghongwei/Gradient-Centralization/blob/31caa1d49e7760e62a64a54eabc8f2403fddf38a/GC_code/Fine-grained_classification/SG...
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- 参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d460e40101ec00.html 概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。 对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x,有 ... 参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d460e40101ec00.html 概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。 对于随机变量X的分布函数F（x），如果存在非负可积函数f(x)，使得对任意实数x,有 ...
- Batch Normalization BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所... Batch Normalization BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所...
- 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 发现menet训练分配gpu代码： cvd ="4,5"# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'].str... 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 发现menet训练分配gpu代码： cvd ="4,5"# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'].str...
- Softmax 个人理解：在训练的时候，加上角度margin，把预测出来的值减小，往0那里挤压，离标注距离更大，减少训练得分，加大loss，增加训练收敛难度。 不明白的有个问题？减去m后，如果出现负数怎么办？ 以下有的内容参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97475133 softmax... Softmax 个人理解：在训练的时候，加上角度margin，把预测出来的值减小，往0那里挤压，离标注距离更大，减少训练得分，加大loss，增加训练收敛难度。 不明白的有个问题？减去m后，如果出现负数怎么办？ 以下有的内容参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97475133 softmax...
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