键盘侠牧师
你的脸上风淡云轻,谁也不知道你的牙咬得有多紧。你走路带着风,谁也不知道你膝盖上仍有曾摔过的伤的淤青。你笑得没心没肺,没人知道你哭起来只能无声落泪。要让人觉得毫不费力,只能背后极其努力。我们没有改变不了的未来,只有不想改变的过去。
摘要: 原因: 1. 对于卷积运算是对感知野内的信息提取到一个锚点,当卷积核是奇数的时候这个锚点是非常容易得到的,但是卷积核是偶数的时候就不太容易找的到锚点。 2. 当我们要输入和输出的高宽一样时,由输出的形状是[(H-FH +Ph+stride)/stride]x[(W-FW+Pw +stride)/st 阅读全文
posted @ 2022-10-05 19:57 键盘侠牧师 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)
摘要: VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGG) 阅读笔记(22.10.05) 摘要:本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用(3,3)卷积核的体系结构增加深度的网络进行 阅读全文
posted @ 2022-10-05 15:29 键盘侠牧师 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 第一遍: 摘要:现有的SR方法有两个潜在的限制:首先,学习从LR到HR图像的映射函数通常是一个病态问题,因为存在无限个HR图像可以下采样到相同的LR图像;其次,配对的LR-HR数据在现实应用中可能不可用,底层的降解方法通常是未知的。为了解决上述问题,本文提出了一种双重回归方案,通过在LR数据上引入额 阅读全文
posted @ 2022-10-05 14:17 键盘侠牧师 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)