HRNET網絡結構簡單分析
hrnet相關的兩篇文章 CVPR2019 Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High-Resolution Representations ...
原文：HRNet網絡結構
最近正在閱讀CVPR 的論文Deep High Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation。 無奈看論文中的Network instantiation部分太過簡略，在網上也沒有搜索到一個非常清晰的圖示。 我閱讀這篇論文的時候，覺得自己如果無法完全清晰地知曉網絡結構，就始終有一種浮於表面的感覺，相當於只是學習了一個本文的i ...
2019-07-14 03:10 7 3284 推薦指數：
相關推薦
網絡結構、協議
網絡結構 兩層結構 所有程序都在客戶端，服務器只是個數據庫 三層結構 展現層→邏輯層→數據層 協議 第三層：網絡層 路由器尋址和最短路徑：IP協議 第四層：傳輸層 TCP 特點 面向連接的可靠的數據傳輸安全可靠的傳輸層協議； 一般請求必有響應 ...
MaskRCNN網絡結構
MaskRCNN網絡結構 MaskRCNN作為FasterRCNN的擴展，產生RoI的RPN網絡和FasterRCNN網絡。 結構：ResNet101+FPN 代碼：TensorFlow+ Keras（Python） 代碼中將Resnet101網絡，分成5個stage，記為[C1 ...
ResNet網絡結構
MSRA（微軟亞洲研究院）何凱明團隊的深度殘差網絡（Deep Residual Network）在2015年的ImageNet上取得冠軍，該網絡簡稱為ResNet（由算法Residual命名），層數達到了152層，top-5錯誤率降到了3.57，而2014年冠軍GoogLeNet的錯誤率是6.7 ...
ResNet網絡結構
這里，S是卷積核移動的步長stride;P是進行卷積操作時的參數，圖像尺寸是否保持原圖大小；k是卷積核的大小； ...
SSD網絡結構
SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector。 SSD的網絡結構流程如下圖所示：SSD總共11個block，相比較於之前的VGG16，改變了第5個block的第4層，第6、7、8卷積層全部去掉，分別增加了紅框、黑框、黃框、藍框 ...
常見的網絡結構
隨着深度學習的普及開來，設計一個網絡結構變得越來越“簡單”，如果一個新的網絡只是簡單的卷積、池化、全連接，改改其中的參數，那就大錯特錯了。所以網絡在應用中，往往要面臨的問題是：如何設計一個好的網絡結構。 目前常見的網絡結構：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG ...
Alexnet網絡結構
最近試一下kaggle的文字檢測的題目，目前方向有兩個ssd和cptn。直接看看不太懂，看到Alexnet是基礎，今天手寫一下網絡，記錄一下啊。 先理解下Alexnet中使用的原件和作用： 激活函數使用了relu並用了多個cpu：提高了訓練速度。 重疊pool池化（不再是簡單除以2的池化了 ...