摘要：
deeplab系列总结（deeplab v1& v2 & v3 & v3+） Deeplab v1&v2paper： deeplab v1 && deeplab v2 远古版本的deeplab系列，就像RCNN一样，其实了解了后面的v3和v3+就可以不太管这些了（个人拙见）。但是为了完整性和连贯性， 阅读全文
摘要：
为什么CNN中的卷积核一般都是奇数 为什么CNN中的卷积核一般都是奇奇数*奇数，没有偶数*偶数的？ 咱们经常见到的多为 3 * 3、5*5;怎么从来没有见过 4*4，6*6 之类的卷积核？无论奇数 or 偶数，都是能够做卷积的呀 之前学习的时候真的没有想过这些问题，再复习时，觉得全是 Why?说明之 阅读全文
摘要：
深入理解卷积与模型大小问题，解决显存不足 在训练自己的模型时常常出现显存不足等问题，这个时候我们常用的方法就是调参。一般常用的方法有以下几点： 模型压缩网络参数调整， 比如减小训练图像大小，降低FC output个数，使用小的conv kernel size等。深度学习框架调整减层但是对于既定网络， 阅读全文
摘要：
inception-v1,v2,v3,v4 论文笔记inception的四篇论文地址： Going deeper with convolutions：https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf Batch Normalization: https://arxiv.org/ 阅读全文