@ 目錄 0. 論文地址 1. 概述 2. 可視化結構 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. ...
DBNet::基於可微分二值化的實時場景文本檢測 論文解析 作者:elfin 資料來源:DB論文 目錄 簡介 摘要 背景介紹 相關工作 方法 . 標准二值化 . 可微二值化 . 閾值自適應 . Deformable convolution 可變形卷積 . 標簽生成 . Optimization 實驗 . 基准數據集 . 實施細則 . 消融實驗 本方法局限性 總結 簡介 作者:Minghui Li ...
2021-02-05 15:56 0 643 推薦指數:
@ 目錄 0. 論文地址 1. 概述 2. 可視化結構 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. ...
@ 目錄 0. 論文鏈接 1. 概述 2. 網絡結構 2.1 卷積核 2.2 池化核 2.3 全連接層 3. 訓練 4. 測試 5. 其他 6.參考鏈接 0. 論文鏈接 論文鏈接 1. 概述 ...
二值化網絡(BNN) 老板:量化到INT8又怎么樣!還不夠小!我要把AI模型放在耳機手表里面!! 員工:那我們用二值化網絡!!一切都是0和1!! 二值化網絡跟低比特量化一樣,目的是讓模型更小,小到有着最為極端的壓縮率和極低的計算量。那什么是二值呢?二值指的是僅僅使用 ...
微分在數學中的定義:由函數B=f(A),得到A、B兩個數集,在A中當dx靠近自己時,函數在dx處的極限叫作函數在dx處的微分,微分的中心思想是無窮分割。微分是函數改變量的線性主要部分。微積分的基本概念之一。 關系: 解析函數 ...
YYDS 微分的實際應用: 栗子:球du銅 注意微分求出來的是一個差值 (栗子) 有些值時要加 ...
BoTNet::Bottleneck Transformers for Visual Recognition(視覺識別的瓶頸transformer) 作者:elfin 資料來源: ...
1 介紹 近幾年,有大量的目標檢測方法被提出,並取得了很大的成功,不過,這些方法都是依賴帶有標簽的數據集進行訓練。在實際應用中,對於給定的目標檢測任務,全注釋訓練集可能會受到限制,從而限制了深 ...
Faster R-CNN由一個推薦區域的全卷積網絡和Fast R-CNN組成, Fast R-CNN使用推薦區域。整個網絡的結構如下: 1.1 區域推薦網絡 輸入是一張圖片(任意大小), 輸出是目標推薦矩形框的集合,以及相應的目標打分。網絡的前面使用了一個基本的卷積層集合 ...