。 FPN就是這樣,自頂向下的模式,將高層特征傳下來。而底層特征卻無法影響高層特征,並且FPN中的這種方法中 ...
Abstract dropout被廣泛地用作全連接層的正則化技術,但是對於卷積層,通常不太有效。dropout在卷積層不work的原因可能是由於卷積層的特征圖中相鄰位置元素在空間上共享語義信息,所以盡管某個單元被dropout掉,但與其相鄰的元素依然可以保有該位置的語義信息,信息仍然可以在卷積網絡中流通。因此,針對卷積網絡,我們需要一種結構形式的dropout來正則化,即按塊來丟棄。在本文中,我們 ...
2021-02-22 21:08 0 486 推薦指數:
。 FPN就是這樣,自頂向下的模式,將高層特征傳下來。而底層特征卻無法影響高層特征,並且FPN中的這種方法中 ...
項目中使用YOLO系列已經大半年,是時候總結下原理了。 事實上YOLO3已經是成熟可靠的目標檢測框架,具有很好的商業價值;而YOLO4&5是將近年來DL領域一些創新、可靠、有效的tricks加進去,進一步提升了YOLO的效果,江湖傳言曰:嫁衣神功 ...
一、Soft-NMS 先回顧下傳統NMS,如下算法流程圖:假如檢測馬,首先檢測到置信度最大的紅色框,然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU,IOU大的框都刪掉。 因為IOU大,表示高度重疊, ...
注意力機制CV領域是從NLP領域借鑒過來的,比如:一段話中提取關鍵的、具備代表性的詞語。這個其實在以前聚類算法中學習過,例如:利用bag of word技術,提取一篇論文的關鍵詞,實現論文查 ...
一、IOU IOU:也就是交並比,比較簡單,不多說。 缺點: 上面三種情況IOU值是一樣的,但是重疊情況不一樣。當兩個框沒有交集的時候,IOU = 0,導致梯度消失,沒辦法進行反向傳 ...
熱補丁介紹及Andfix的使用 Andfix熱修復框架原理及源代碼解析-上篇 Andfix熱修復框架原理及源代碼解析-下篇 1.不知道怎樣使用的同學,建議看看我上一篇寫的介紹熱補丁和Andfix的使用,這樣你才有一個大概的框架。通過使用Andfix,事實上我們心中會有一個 ...
《一、YOLOV1細節原理全解析》 《二、YOLOV2細節原理全解析》 《三、YOLOV3細節原理全解析》 3.0 綜述 V3不像V2那樣眾多細節的改變,V3注重於整體網絡核心架構升級。如下圖,比較浮誇;x軸是單幀前向推理速度,y軸是主流網絡在COCO數據集上mAP 值。下圖浮誇 ...
《一、YOLOV1細節原理全解析》 《二、YOLOV2細節原理全解析》 《三、YOLOV3細節原理全解析》 如下圖,yolov2相對yolov1的改進點: 2.1 Batch-Normalization 歸一化 在神經網絡中,在全連接層中使 ...