論文筆記《Notes on convolutional neural networks》
這是個06年的老文章了，但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，關鍵是卷積層和polling層 ...
原文：論文筆記（1）：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks
文章采用了多實例學習 MIL 機制構建圖像標簽同像素語義的關聯 。 該方法的訓練樣本包含了 萬張來自ImageNet的圖片，但其語義分割的性能很大程度上依賴於復雜的后處理過程，主要包括圖像級語義的預測信息 超像素平滑策略 物體候選框平滑策略和 MCG分割區域平滑策略。 下圖是論文所用方法的一般性說明： 使用來自Imagenet的弱注釋數據 僅圖像級別的類別信息 對模型進行訓練。 CNN生成特征平 ...
2018-01-11 15:48 0 1867 推薦指數：
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之前，我知道可以可視化CNN，也只是知道有這么一回事情。至於它是“怎么做的、其原理是什么、給我們的指導意義是什么”，也不清楚。說白了，就是我知道有“CNN可視化”，僅僅停留在“知道”層面！但當自己 ...
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