Kaami

@葉致習(xí) 感謝提醒，當(dāng)時(shí)可能理解不深盟榴，時(shí)間久遠(yuǎn)回頭再好好看看??

深度可分離卷積（Xception 與 MobileNet 的點(diǎn)滴）

前言 從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)登上歷史舞臺(tái)開(kāi)始，經(jīng)過(guò)不斷的改進(jìn)和優(yōu)化婴噩，卷積早已不是當(dāng)年的卷積擎场，誕生了分組卷積（Group convolution）、空洞卷積（Dilated convo...

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Kaami

抱歉 我這個(gè)代碼比較早 現(xiàn)在github上已經(jīng)更新了很久 不少代碼合并和重構(gòu)了… 任何問(wèn)題几莽，歡迎交流

<小米開(kāi)源框架MACE> 源碼閱讀筆記 2

上一篇 分析了 mace\public\mace.h 和 mace\core\mace.cc 兩個(gè)文件迅办，本篇說(shuō)一下與runtime相關(guān)的一些函數(shù)。首先是 mace\publi...

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Kaami

跟2019有什么關(guān)系章蚣？站欺？

人臉識(shí)別研究解讀

人臉識(shí)別概述：人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)纤垂。人臉識(shí)別區(qū)別于其他生物特征識(shí)別方法的五項(xiàng)優(yōu)勢(shì)矾策，有非侵?jǐn)_性、便捷性峭沦、友好性贾虽、非接觸性、可擴(kuò)展性吼鱼。 ...

天山老霸王

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Kaami

金字塔池化并沒(méi)有替代ROI榄鉴，只是在Fast R-CNN中ROI特征的提取方式變了，在conv5之后加上ROI Pooling（SPP）保證輸出長(zhǎng)度一致蛉抓。ROI的選取Fast R-CNN和R-CNN一樣庆尘，都是通過(guò)selective search，不同的是巷送，F(xiàn)ast里通過(guò)映射的方式在conv5上選取區(qū)域作為ROI的特征驶忌，這樣只需要對(duì)全圖做一次特征提取，節(jié)省計(jì)算

SppNet中的spatial pyramid pooling

本篇主要簡(jiǎn)述SPP中的spatial pyramid pooling，力求簡(jiǎn)單明了付魔。 論文地址：[1406.4729] Spatial Pyramid Pooling in ...

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Kaami

@無(wú)酒我亦癲 resnet是用avg替換了vgg輸出層前的fc層聊品，最后的輸出層還是fc 你說(shuō)的是對(duì)的??

目標(biāo)檢測(cè)之R-FCN網(wǎng)絡(luò)

論文地址：https://arxiv.org/abs/1605.06409Github代碼：Matlab版，Python版 背景 在Fast R-CNN中几苍，rbg利用 ROI...

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Kaami

@鄭爽_Shaun 你說(shuō)的沒(méi)錯(cuò)翻屈，是金字塔三個(gè)層分別池化得到所需的bin，已修改妻坝，謝謝

SppNet中的spatial pyramid pooling

本篇主要簡(jiǎn)述SPP中的spatial pyramid pooling伸眶，力求簡(jiǎn)單明了。 論文地址：[1406.4729] Spatial Pyramid Pooling in ...

Kaami

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