随笔分类 - 计算机视觉
一些视觉相关的传统/前沿算法
摘要：转自： https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目录一、空洞卷积的提出二、空洞卷积原理三、空洞卷积问题感受野跳跃小尺度物体检测四、网络设计研究五、常用框架API介绍TensorFlow接口MXNet接口六、参考来源 回到顶部一、空洞卷积
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摘要：来源：https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏作者：张俊林Batch Normalization （简称 BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN 大法虽然好，但是也存在一些局限
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摘要：链接：https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法，在现在较前沿的视角来看，这种观点无疑是有些滞后的。 关于这个问题，我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同
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摘要：转自：https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial
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摘要：有些地方还没看懂， mark一下 文章来源： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 <! flowchart 箭头图标 勿删 去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容
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摘要："学习博客1" "学习博客2"
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摘要：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75676216 <! flowchart 箭头图标 勿删 论文：Dual Path Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01629 代码：https://
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摘要：文章来源 "DFann" 版权声明：如果你觉得写的还可以，可以考虑打赏一下。转载请联系。 https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 <! flowchart 箭头图标 勿删 简介 论文地址：Mask R CNN 源代码：mat
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摘要： 最近在做视频拼接的项目，里面用到了图像的单应性矩阵变换，在最后的图像重映射，由于目标图像的坐标是非整数的，所以需要用到插值的方法，用的就是双线性插值，下面的博文主要是查看了前辈的博客对双线性插值算法原理进行了一个总结，在这里也感谢一些大牛的博文。
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摘要：[TOC] 0. 前言 这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题， 感觉挺有创新性的， 如果需要与其他网络进行拼接，还是需要再回到原文看一下细节。这里转了两篇比较好的博客作为备忘。 1. 博客一 ! flowchart 箭头图标 勿删 这篇论文是CVPR2017年
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摘要：这篇文章比较简单，但还是不想写overview，转自： https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/52451098 另外，读这篇paper的时候，一直想不明白白一个问题，就是他分出了$k^2$个Instance sensitive sc
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摘要：@[toc] 0. Paper link "R FCN" 1. Overview 因为之前没有看论文《Instance sensitive fully convolutional networks》，所以对这篇文章把卷积网络具有的translation invariance变
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摘要：[TOC] 0. 前言 今天读了U Net觉得很不错，同时网上很多很好很详细的讲解，因此就不再自己写一个overview了，互联网的意义就是给了我们相互学习，相互借鉴的黄金机会（懒惰完美的接口）。 1. "第一篇" ! flowchart 箭头图标 勿删 1. 按论文章节回
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摘要：文章来源：https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站，译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与
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摘要：[TOC] 0. Paper link "DenseNet" 另外，关于DenseNet需要内存优化等，但我目前还看不懂。。先mark一下，之后再去学习： "传送门" 1. Overview 文章开篇提到了如果在靠近输入与输出的层之间存在短连接（shorter connect
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摘要：[TOC] 0. Paper link "MobileNets" 1. Overview MobileNets是一种基于深度可分割卷积的轻量流线型结构，引进了两个简单的全局超参数在延迟与准确率之间达到了平衡，并且超参数让model builder可以按照不同的应用场景的限制去
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摘要：[TOC] 0. paper link "inception v3" 1. Overview 这篇文章很多“经验”性的东西，因此会写的比较细，把文章里的一些话摘取出来，多学习一下，希望对以后自己设计网络有帮助。 2. Four General Design Principle
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摘要：@[toc] 0. 论文链接 FCN(https://arxiv.org/abs/1411.4038) 1. 概述 语义分割(semantic segmentation)其实就是对每个像素点进行预测分类（dense prediction）。这也应该是第一个训练对像素进行预测并
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摘要：@[toc] 0. 论文链接 "ResNet" 1. 概述 从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe Net等都是想办法让网络边更宽更深，因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好。比较容易想到的是一味的增加深度会使得梯度爆炸/消失，但这问题在很大程度上使
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摘要：前言 懒癌翻了，这篇不想写overview了，公式也比较多，今天有（zhao）点（jie）累（kou），不想一点点写latex啦，读论文的时候感觉文章不错，虽然看似很多数学公式，其实都是比较基础的公式，文章也比较细，从网上找了两篇较好的讲解，引用连接在每篇文章前面。 文章1 https://www.
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