这篇论文的时候,觉得自己如果无法完全清晰地知晓网络结构,就始终有一种浮于表面的感觉,相当于只是学习了一 ...
hrnet相关的两篇文章 CVPR Deep High Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions https: arxiv.org pdf . .pdf 提出了一种新的架构,即高分辨率网络 ...
2019-11-22 18:09 0 671 推荐指数:
这篇论文的时候,觉得自己如果无法完全清晰地知晓网络结构,就始终有一种浮于表面的感觉,相当于只是学习了一 ...
转自:https://blog.csdn.net/KKKSQJ/article/details/83587138 original Based on k ...
网络结构 两层结构 所有程序都在客户端,服务器只是个数据库 三层结构 展现层→逻辑层→数据层 协议 第三层:网络层 路由器寻址和最短路径:IP协议 第四层:传输层 TCP 特点 面向连接的可靠的数据传输安全可靠的传输层协议; 一般请求必有响应 ...
MaskRCNN网络结构 MaskRCNN作为FasterRCNN的扩展,产生RoI的RPN网络和FasterRCNN网络。 结构:ResNet101+FPN 代码:TensorFlow+ Keras(Python) 代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1 ...
MSRA(微软亚洲研究院)何凯明团队的深度残差网络(Deep Residual Network)在2015年的ImageNet上取得冠军,该网络简称为ResNet(由算法Residual命名),层数达到了152层,top-5错误率降到了3.57,而2014年冠军GoogLeNet的错误率是6.7 ...
这里,S是卷积核移动的步长stride;P是进行卷积操作时的参数,图像尺寸是否保持原图大小;k是卷积核的大小; ...
SSD算法,其英文全名是Single Shot MultiBox Detector。 SSD的网络结构流程如下图所示:SSD总共11个block,相比较于之前的VGG16,改变了第5个block的第4层,第6、7、8卷积层全部去掉,分别增加了红框、黑框、黄框、蓝框 ...
随着深度学习的普及开来,设计一个网络结构变得越来越“简单”,如果一个新的网络只是简单的卷积、池化、全连接,改改其中的参数,那就大错特错了。所以网络在应用中,往往要面临的问题是:如何设计一个好的网络结构。 目前常见的网络结构:AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG ...