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Linear 激活函数，也称为线性激活函数，是一种在神经网络中使用的激活函数，它不改变输入值，直接将输入值作为输出值。线性激活函数的数学表达式为： y=x 其中 y 是输出值，x 是输入值。 1. 线性激活函数的特点 简单：线性激活函数是最简单的激活函数，没有非线性变换。 连续：线性激活函数是连续的 阅读全文
posted @ 2025-03-18 13:42
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激活函数（Activation Function）是神经网络中的关键组件，用于引入非线性特性，使神经网络能够学习和模拟复杂的函数关系。没有激活函数，神经网络无论有多少层，都只能表示线性函数，这大大限制了网络的表达能力。以下是几种常见的激活函数及其特点、优缺点和适用场景。 1. Sigmoid 激活函 阅读全文
posted @ 2025-03-18 13:36
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在 Faster R-CNN 中，分类和回归任务主要通过全连接层（Fully Connected Layers）完成，但也可以使用卷积层（Convolutional Layers）来实现类似的功能。实际上，这种设计在一些变体和改进版本中已经被采用，尤其是在处理高分辨率特征图或需要更高效的实现时。 1 阅读全文
posted @ 2025-03-18 13:31
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MaxPooling（最大池化） 是深度学习中常用的一种池化操作，主要用于减少特征图（Feature Map）的空间维度（即宽度和高度），同时保留最重要的特征信息。它是卷积神经网络（CNN）中常用的下采样（Downsampling）方法之一。 1. MaxPooling 的作用 减少计算量：通过降低 阅读全文
posted @ 2025-03-18 11:56
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在目标检测中，先验框（Anchor Box）的置信度是一个重要的概念，用于衡量先验框内是否包含目标物体的可能性。具体来说，先验框的置信度通常由两部分组成：目标存在置信度（Objectness Score）和类别置信度（Class Confidence Score）。 1. 目标存在置信度（Objec 阅读全文
posted @ 2025-03-18 11:52
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PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它在学术界和工业界都广泛应用，以下为你详细介绍它：特点动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这意味着在运行时可以动态地定义和修改计算图。与静态计算图（如 TensorFlow 1.x 版本）相比，动态计算图 阅读全文
posted @ 2025-03-18 00:28
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在目标检测模型训练过程中，梯度优化是通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并利用该梯度来更新模型参数，以使损失函数逐渐减小的过程。下面详细介绍其计算方法和作用：计算方法在训练模型时，首先将训练数据输入模型进行前向传播，得到模型的预测结果，然后根据预测结果和真实标签计算损失函数值。接着，通过反向传播算法 阅读全文
posted @ 2025-03-18 00:26
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特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，简称FPN）是一种深度学习领域中用于目标检测的重要技术，它解决了在不同尺度上检测物体的挑战。FPN通过融合不同尺度的特征信息，提高模型在不同尺度下的性能表现，从而提高目标检测的准确率、语义分割的完整性和行为识别的可靠性。FPN的核心思 阅读全文
posted @ 2025-03-18 00:16
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双三次插值算法（Bicubic Interpolation）主要用于图像和视频的缩放、旋转等几何变换中，其作用包括： 提高图像质量： 在放大图像时，双三次插值可以生成更平滑的图像边缘，减少锯齿效应，从而提高图像的视觉质量。 减少失真： 相比于简单的最近邻插值或双线性插值，双三次插值可以更好地保留图像 阅读全文
posted @ 2025-03-18 00:11
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ROI Align（Region of Interest Align）是一种在目标检测任务中使用的区域特征提取方法，它解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。ROI Align操作首先将RoI区域划分为若干个小的网格，然后在每个网格内执行双线性 阅读全文
posted @ 2025-03-18 00:08
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