原文:論文閱讀筆記五十九:Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture(CVPR2019)

論文原址:https: arxiv.org abs . 摘要 視覺任務中多尺寸的特征表示十分重要,作為backbone的CNN的對尺寸表征能力越強,性能提升越大。目前,大多數多尺寸的表示方法是layer wise的。本文提出的Res Net通過在單一殘差塊中對殘差連接進行分級,進而可以達到細粒度層級的多尺度表征,同時,提高了網絡每層的感受野大小。該Res Net結構可以嵌入到其他網絡模型中。 介 ...

2019-05-11 10:21 0 1142 推薦指數:

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GHM論文筆記CVPR2019

目錄 作者要解決的問題 Focal loss(CVPR2017) Focal loss的解決方案 Focal loss的不足 設計思路 梯度與樣本的關系 梯度模計算方法 改進 ...

Tue Dec 03 04:46:00 CST 2019 0 568
論文閱讀筆記六十一:Selective Kernel Networks(SKNet CVPR2019)

論文原址:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf github: https://github.com/implus/SKNet 摘要 在標准的卷積網絡中,每層網絡中神經元的感受野的大小都是相同的。在神經學中,視覺神經元感受野的大小 ...

Sun May 12 19:12:00 CST 2019 2 2936
 
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