Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神经网络中用于视觉识别的空间金字塔池化 1.INTRODUCTION 一般的深度神经网络都会设定一个固定的输入图片大小 ...
前言: 接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测,这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取,但是存在一个问题,就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制。当时面对这种问题,rg大神采用的是对分割出的 多个候选区域,进行切割或者缩放形变处理到固定大小,这样虽然满足了CNN对图片大小的要求,确造成图片的信息缺失或者变形,会降低图片识别的正确率. 如下图所示: 正文: 何凯明大神在看到RCNN ...
2017-07-16 00:44 2 12048 推荐指数:
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神经网络中用于视觉识别的空间金字塔池化 1.INTRODUCTION 一般的深度神经网络都会设定一个固定的输入图片大小 ...
引言 先简单回顾一下R-CNN的问题,每张图片,通过 Selective Search 选择2000个建议框,通过变形,利用CNN提取特征,这是非常耗时的,而且,形变必然导致信息失真,最终影响模型的 ...
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(5)Docker 网络 1. Docker 网络概况 用一张图来说明 Docker 网络的基本 ...
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一.含义 “TTL”是生存时间(Time To Live)的意思 关于时间与跳的讨论, https://www.zhihu.com/question/61007907 一开始理解为time to leap,wiki上是hop limit 顺便复习了个单词,hop是类似青蛙跳,兔子跳连续 ...
为什么要使用多线程? 学习多线程的目的: 将耗时操作放到后台去执行, 这也是学习多线程最主要的目的! 那么怎样能看出哪些操作是耗时较多的呢,这里我们就来模拟一下内存几个区不同的耗时情况: 假设有一个 ...