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 ...
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 重發機制 重連機制 效率不是其首要考慮,傳輸速度較慢 三次握手 四次揮手 長連接 若要保持長連接需要發心跳請求 集群服務器環境的優勢 負載均衡 故障轉移 數據 ...
2020-08-27 22:49 0 632 推薦指數:
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 ...
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 ...
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、ResNet等等都可 ...
[NL系列] RNN & LSTM 網絡結構及應用 http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 這篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent ...
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 ...
refinedet只預測4個層,並且只有conv6_1、conv6_2,沒有ssd中的conv7、8、9 refinedet的4個層都只有1個aspect ratio和1個min_size,所 ...
ResNet結構 它使用了一種連接方式叫做“shortcut connection”,顧名思義,shortcut就是“抄近道”的意思,看下圖我們就能大致理解: 圖1 Shortcut Connection 這是文章里面的圖,我們可以看到一個“彎彎的弧線“這個就是所謂 ...
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; ...