logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

深度学习-RepVGG网络

文章目录1、概述2、需求解读3、RepVGG算法简介4、RepVGG网络架构详解5、推理阶段Op融合细节详解Conv怎么和BN融合identity怎么转3x3 Conv6、不同配置版本的RepVGG7、RepVGG算法实现步骤8、RepVGG算法效果展示与分析9、总结与分析代码链接参考1、概述本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG,在推理阶段,它具有与VGG类似的架构,而在训练阶段,它则

#深度学习#r语言#网络
线性神经网络-线性回归

文章目录1.1. 线性回归1.1.1. 线性回归的基本元素1.1.1.1. 线性模型1.1.1.2. 损失函数1.1. 线性回归回归(regression)是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测(prediction)有关。 当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题。常见的例子

#python
深度学习-SSD算法

文章目录一、SSD网络结构算法细节详细解析:https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/86577939一、SSD网络结构图1 SSD网络架构(精简版)图2 SSD网络架构(细节版)图3 VGG16网络架构SSD采用VGG16作为基础模型,并且做了以下修改,如图1所示分别将VGG16的全连接层FC6和FC7转换成 3x3 的卷积层 Conv6和 1x1

#算法#深度学习#自动驾驶
深度学习-路径聚合网络(PANet网络)

文章目录1、概括2、介绍3、特征金字塔网络(FPN)4、PANet5、改进点1、概括信息在神经网络中的传播方式非常重要。为了促进信息的流动,提出了一种基于提议的实例分割框架下的路径聚合网络Path Aggregation Network (PANet)。具体地说,我们通过自底向上的路径增强,利用准确的低层定位信号增强整个特征层次,从而缩短了低层与顶层特征之间的信息路径。提出了自适应特征池adapt

#深度学习#网络#神经网络
机器学习 K-Means(++)算法

文章目录聚类概念聚类与KmeansK-Means算法步骤:优缺点K-Means++算法K-Means++算法的基本思路二分K-Means算法Mini Batch K-Means算法KMeans小结聚类概念无监督问题:没有标签聚类:相似的东西分到一组难点:如果评估,如何调参聚类算法KMeans是无监督学习的杰出代表之一。本文是记录自己过去学习KMeans算法的系统小结,将从“KMeans简介,优缺点

#算法#机器学习#kmeans
全网最详细SIFT算法原理实现

文章目录一、SIFT算法1.1什么是SIFT算法?1.2SIFT算法特点二、SIFT算法实质2.1SIFT算法实现特征匹配主要有以下三个流程:三、SIFT算法原理3.1图像金字塔3.2创建图像高斯金字塔3.3高斯金字塔创建总图四、尺度空间五、高斯差分金字塔5.1极值点(Key points)的精确定位5.2确定关键点(极值点)方向5.3关键点描述5.4关键点匹配六、总结一、SIFT算法1.1什么是

#python
starGan-v2论文复现-代码完整

github:https://github.com/clovaai/stargan-v2Paper: https://arxiv.org/abs/1912.01865github上的代码没有预训练权重,并且给出下载地址也拒绝访问,所以基本上没有能跑的完整代码。如果需要完整代码:https://download.csdn.net/download/weixin_48167570/85093151文章

#python
深度学习-Dropout详解

文章目录前言1、什么是Dropout2、Dropout的数学原理3、Dropout是一个正则网络4、CNN的Dropout5、Dropout的变种5.1 高斯Dropout6、总结前言Dropout是深度学习中被广泛的应用到解决模型过拟合问题的策略,相信你对Dropout的计算方式和工作原理已了如指掌。这篇文章将更深入的探讨Dropout背后的数学原理,通过理解Dropout的数学原理,我们可以推

#python
深度学习-神经网络卷积核理解

文章目录一、前言二、降维/升维增加非线性跨通道信息交互三、 应用实例四、卷积计算为什么卷积核都是奇数呢?一、前言卷积核(convolutional kernel):可以看作对某个局部的加权求和;它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始认识,这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸(一般是奇数x奇数)。卷积核的个数就

深度学习-路径聚合网络(PANet网络)

文章目录1、概括2、介绍3、特征金字塔网络(FPN)4、PANet5、改进点1、概括信息在神经网络中的传播方式非常重要。为了促进信息的流动,提出了一种基于提议的实例分割框架下的路径聚合网络Path Aggregation Network (PANet)。具体地说,我们通过自底向上的路径增强,利用准确的低层定位信号增强整个特征层次,从而缩短了低层与顶层特征之间的信息路径。提出了自适应特征池adapt

#深度学习#网络#神经网络
    共 16 条
  • 1
  • 2
  • 请选择