目的: 提升深度神經網絡的性能。 一般方法帶來的問題: 增加網絡的深度與寬度。 帶來兩個問題: (1)參數增加,數據不足的情況容易導致過擬合 (2)計算資源要求高,而且在訓練過程中會 ...
致網友:如果你不小心檢索到了這篇文章,請不要看,因為很爛。寫下來用於作為我的筆記。 年,在LSVRC large Scale Visual Recognition Challenge 中,Google團隊憑借 googLeNet 網絡取得了 the new state of the art. 論文 Going deeper with convolutions 就是對應該網絡發表的一篇論文 主要內容 ...
2017-06-01 21:15 0 5339 推薦指數:
目的: 提升深度神經網絡的性能。 一般方法帶來的問題: 增加網絡的深度與寬度。 帶來兩個問題: (1)參數增加,數據不足的情況容易導致過擬合 (2)計算資源要求高,而且在訓練過程中會 ...
(GoogLeNet)Going deeper with convolutions Inception結構 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size,這里的size包括depth和width兩方面。在有足夠的labeled training data 時這種 ...
論文地址 在該論文中作者提出了一種被稱為Inception Network的深度卷積神經網絡,它由若干個Inception modules堆疊而成。Inception的主要特點是它能提高網絡中計算資源的利用率,這得益於網絡結構的精心設計(基於 Hebbian principle ...
U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 當前方法的問題 使用VGG、ResNet等為圖像分類任務設計的網絡提取深層特征,但是,這些骨干網絡最初是為圖像分類任務設計的,它們提取的特征 ...
( 這篇博文為原創,如需轉載本文請email我: leizhao.mail@qq.com, 並注明來源鏈接,THX!) 本文主要分享了一篇來自CVPR 2018的論文,A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action ...
大致看了看這個paper, 很novel. 我的觀點: 在traditional convolutional neural netwoks 中,我們通常會depend 於 extract ...
Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual TrackingUpdated on 2019-04-01 16:10:37 Paper (arXiv V3):https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf ...
CondConv 2019-NIPS-CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference 來源:ChenBong 博客園 Institute:Google Brain ...