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摘要： 旷世18年的CVPR，论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.09337 Motivation:针对分割中的“类内不一致”和“类间一致性”的两大问题，设计了结合Smooth net和Border net的DFN网络来解决这一问题； Pipeline: 一、设计Smooth n 阅读全文

摘要： 启发式学习定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。 常见的有：遗传算法、蚁群算法、退火算法； 参考：https://blog.csdn.net/zhangyue_lala/arti 阅读全文

摘要： 参考：https://blog.csdn.net/zhangziju/article/details/79123275 https://blog.csdn.net/qq_21239003/article/details/81092468 首先与cv2读取为narray格式不同，Image读到的是PI 阅读全文

摘要： 参考博客：https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/84072339 阅读全文

摘要： 参考：https://blog.csdn.net/a133521741/article/details/79221015 解释： （1）offline学习：每次训练完一个batch后再更新参数； （2）online学习：每次训练完一个样本后就更新参数； 阅读全文

摘要： 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因: 1、 阅读全文

摘要： 定义：找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示（即降维）。 参考链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-14-10 阅读全文

摘要： Paper link:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf Motivation:为了实际应用，主要是在时间效率和存储空间上做了改进； Introduction: (1)Pipeline: (2)Light 1、带index的pooling: 在SegNet中的P 阅读全文

摘要： 参考：https://blog.csdn.net/qq_41368247/article/details/82562165 阅读全文

摘要： 1、FLOPs的概念：全称是floating point operations per second，意指每秒浮点运算次数，即用来衡量硬件的计算性能；在CNN中用来指浮点运算次数； 2、计算过程： 如上，根据上图来计算第一层卷积层的FLOPs： 对于某个卷积层，它的FLOPs数量为：，其中表示该层参 阅读全文