SPP变种第35页

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积

文章目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding

plum-blossom·2022-11-20 21:47

NeRF 源码分析解读（一）

NeRF源码解读（一）前言NeRF是三维视觉中新视图合成任务的启示性工作，最近领域内出现了许多基于NeRF的变种工作。本文以pytorch版NeRF作为基础对NeRF的代码进行分析。

面里多加汤·2022-11-20 19:00

[ THUNLP-MT (2/10) ] BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation | NIST

此外，本文还讨论BLEU的变种，NIST评价指标。

只眷恋两小无猜·2022-11-20 15:56

神经网络与深度学习（六）卷积神经网络（1）卷积

目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding

Jacobson Cui·2022-11-20 15:18

Yolov5（6.1）学习历险记

BatchNormalization归一化处理SiLu（Swish）激活函数C3模块Bottleneck：瓶颈层SPPF（快速空间金字塔池化）SPP：nn.MaxPool2d:最大池化操作SPPF：YOLO

旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:19

结合PyTorch和TensorFlow2 汇总理解损失函数

作者：DengBoCong地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong编辑人工智能前沿讲习本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch

机器学习与AI生成创作·2022-11-20 11:07

YOLOV5学习笔记（六）——优化网络架构

目录1整体框架分析1.1Focus1.2Conv模块1.3Bottleneck模块1.4C3模块跨尺度连接1.5SPP：空间金字塔池化1.6Concat2更改网络架构2.2小目标2.1轻量化1整体框架分析

桦树无泪·2022-11-20 09:26

YOLO-V3-SPP 训练loss计算源码解析之compute_loss

前言理论详解：YOLO-V3-SPP详细解析该函数需要了解dataloader那边筛选出来的gt，即build_targets函数compute_loss主要讲解model的pred和筛选的gt进行loss

小哈蒙德·2022-11-20 08:35

目标检测笔记

1.目标检测算法分类两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类代表：R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CNN端到端的目标检测：采用一个网络一步到位代表：YOLO、SSD2.1

伏念·2022-11-20 04:49

YOLOv7-Pose尝鲜，基于YOLOv7的关键点模型测评

玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类检测器，其简单的设计思想，长期活跃的社区生态，使其始终占据

pogg_·2022-11-19 21:14

R-Tree空间索引算法的研究历程和最新进展分析

摘要：本文介绍了空间索引的概念、R-Tree数据结构和R-Tree空间索引的算法描述，并从R-Tree索引技术的优缺点对R-Tree的改进结构——变种R-Tree进行了论述。

剑西楼·2022-11-19 20:21

Yolov5

Head网络三.Yolov5模型推理流程四.Yolov5输入端（一）Mosaic数据增强（二）自适应锚框计算（三）自适应图片缩放五.Yolov5BackBone（一）Focus结构（二）CSP结构（三）SPP

清风2022·2022-11-19 17:19

初学YOLOv5，v6.1版

创新点1.backbone换为NewCSPDarknet-532.SPP-->SPPF3.PAN-->CSP-PAN4.将Focus模块换成6x6大小的卷积层5.一系列数据增强方式：Mosaic，copypaste

Orange_sparkle·2022-11-19 16:19

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积

文章目录前言第5章卷积神经网络一、5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2

别被打脸·2022-11-19 13:53

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积

目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding

Persevere~~~·2022-11-19 13:35

目标检测：YOLO中的Moxaic-SPP-CIoU

（Batchsize本应设大一点，统计的均值方差参数才更接近总体的，但由于显存大小等因素，Batchsize通常比较小）二、SPP（spatialpyramidpooling）模块：实现了不同尺度的特征融合网络结构上

wanchengkai·2022-11-19 13:39

目标检测：YOLOV4

CVPR2020年发表，并不是原来YOLO系列的作者相对于YOLOV3有比较大的提升，但相对于YOLOV3-SPP提升比较少。

wanchengkai·2022-11-19 13:39

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积

目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding

Stacey.933·2022-11-19 12:59

LSTM的手动推导与代码逐行实现

文章目录前言一、LSTM的手推过程二、LSTM代码实现1、PyTorchAPI实现2、代码逐行实现LSTM总结前言LSTM是RNN的一个优秀的变种模型，继承了大部分RNN模型的特性，同时解决了梯度反传过程由于逐步缩减而产生的梯度消失问题

MoxiMoses·2022-11-19 08:10

连续学习模型评估：Permuted MNIST/Split MNIST/Sequential MNIST

本文介绍：连续学习常用的评估数据集：PermutedMNIST，SplitMNIST；两个变种MNIST数据集在三种连续学习场景下（Task-IL，Domain-IL，Class-IL）的使用文章目录MNISTPermutedMNISTSplitMNISTSequentialMNISTMNISTLink

何以少团栾。·2022-11-19 08:40

R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN详解

一、R-CNNR-CNN的全称是Region-CNN，是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN)，线性回归，和支持向量机(SVM)等算法，实现目标检测技术。传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制(Non-maxim

echo_hao·2022-11-19 06:51

YOLOv5网络详解

两者的功能相同，但后者的效率更高将SPP换为SPPF数据增强-Copypaste(复制粘贴)将不同图片中的目标给复制粘贴在一起使用注意：每个图片当中必须有目标实

Dragon_0010·2022-11-19 03:25

YOLOv4网络详解

bilibiliYOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection(目标检测得最佳速度和精度)网络结构：Backbone:CSPDarknet53Neck:SPP

Dragon_0010·2022-11-19 03:55

YoloV5网络结构梳理

模块解析结构目录01.Focus模块02.Conv模块03.Bottleneck模块04.C3模块05.SPP模块01.Focus模块作用：下采样输入：data(3×640×640彩色图片)Focus模块的作用是对图片进行切片

李茂一·2022-11-19 03:41

【目标检测】为什么SPP-Net无法fine-tune卷积层？

一、问题的提出fastrcnn中提到SPP-Net无法fine-tunespppooling层之前那些卷积层，原文如下所示：二、问题的解答严格说，SPP-Net也可以反向传播，但是会复杂很多，所以用connotupdatetheconvolutionallayers

旅途中的宽~·2022-11-19 03:08

YOLOv5 Focus C3 各模块详解及代码实现

基本参数含义一些基本参数：BackBone：HeadFocus一、Focus模块的作用Focus的参数量Yolov3和Yolov5的改进对比关于Focus的补充网络结构图C3模块Conv模块Bottleneck模块SPP

创不了浩·2022-11-19 03:21

NIPS 2017 — notes and thoughts 个人笔记

多数是CNN的变种，比较牛逼的有CapsuleNetworks和WaveNet。

weixin_30507269·2022-11-19 01:17

ReLU 函数

ReLU函数线性整流函数（Linearrectificationfunction），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activationfunction），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数

指尖在键盘上舞动·2022-11-17 09:35

谈谈wxHOOK为什么会限制

通过变种的某算法进行加密传输。如果这个数据登录的时候不传，就会提示非法客户端登录！如果这个数据服务器解不开，就会提示你的微信版本过低请更新版本！----------

AnxiangLemon·2022-11-17 08:25

skip-gram训练word2vec论文阅读笔记

随着googlebert的面试，以及一系列的推演和变种，人们越来越淡忘了word2vec，由于bert预训练的词向量模型参数太大，运行效率大大减少，所以在个别任务还是推荐使用wordvec。

nlp小仙女·2022-11-16 17:15

ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）

受到SPP的启发，语义分割模型DeepLabv2中提出了ASPP模块，该模块使用具有不同采样率的多个并行空洞卷积层。为每个采样率提取的特征在单独的分支中进一步处理，并融合以生成最终结果。

小小小~·2022-11-16 01:11

深度学习入门（三十一）卷积神经网络——GoogLeNet

Inception：全都要Inception块GoogLeNet段1$2段3段4&5Inception各种变种Inception-V3，段3Inception-V3，段4Inception-V3，段5总结教材

澪mio·2022-11-15 13:18

【PyTorch学习笔记】7.自编码器

文章目录47.Auto-Encoder介绍48.Auto-Encoder变种49.VariationalAuto-Encoder引入50.变分自编码器VAE51.实战51.1AE51.2VAE根据龙良曲

贪钱算法还我头发·2022-11-15 11:17

【R画图学习13.4】散点图---单细胞不同亚群火山图

下面这个图是我在单细胞相关文章中见过的，也算是火山图的变种。

jjjscuedu·2022-11-14 16:44

数据处理：Numpy & Pandas（1）

www.bilibili.com/video/BV1Ex411L7oT文章目录数据处理：Numpy&Pandas1Numpy1.1Numpy数组创建数组指定元素类型改变形状linspace：arrange的“变种

吃豆人编程·2022-11-14 07:17

目标检测算法之YOLOv3 spp

本文内容是个人学习笔记，备复习用，也欢迎各位在评论区指出个人理解漏洞或者没理解到的地方SPP网络效果有个比较大的提升，其主要原因还是在下面几步改进中。

C-V御用工程师·2022-11-14 07:35

来势汹汹的疫情

晚上看到文章说新的变种病毒来势汹汹，这世间，总是魔先高一丈，人们的道还没摸到。不过戴好口罩，少聚集，勤洗手洗澡，锻炼好身体，保持身心

生活JQKH·2022-11-13 23:20

机器学习-生成对抗网络WGAN-GP实战（四-1）

还是建议大家先读机器学习-生成对抗网络变种（三）之前的博客写了DCGAN的实战代码，实际上在生成器和判别器网络构建方面都相差不大。大家可以参照机器学习-生成对抗网络实战（二-1），进行对照学习。

weixin_46737548·2022-11-11 07:30

练习：尼姆游戏(聪明版/傻瓜式•人机对战)

题目尼姆游戏，这是一个著名的游戏，有很多变种玩法。两个玩家轮流从一堆物品中拿走一部分。在每一步中，玩家可以自由选择拿走多少物品，但是必须拿走一部并且最多只能拿走一半物品，然后轮到下一个玩家。

梦幻精灵_cq·2022-11-09 07:53

改进YOLOv7系列：全网首发最新基于TOOD标签分配策略改进，提出变种ODRTA模型(适用YOLOv5改进)，任务对齐学习TAL，刷新单阶段目标检测新纪录

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7等网络改进YOLO系列：全网首发最新结合TOOD任务对齐学习，刷新单阶段目标检测新纪录的Task-alignedOne-stageObjectDetection，打造高性能检测器。重点：有不少同学已经反应专栏的教程提供的网络结构在数据集上有效涨点!!!进阶专栏内容持续更新中☁️️

芒果汁没有芒果·2022-11-08 19:23

C语言-循环语句

while循环2.1while语句中的break和continue3.for循环3.1语法3.2执行流程图3.3break和continue在for循环中3.4for语句的循环控制变量3.5一些for循环的变种

Dontflinch·2022-11-07 11:08

【深度学习】卷积神经网络应用之双阶段目标检测｜R-CNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN

文章目录基本概念一、R-CNN1.网络结构2.训练流程3.测试阶段4.RNN存在的问题二、SPP-Net1.网络结构2.基础知识共享卷积计算金字塔池化SpatialPyramidPooling3.训练流程

Lydia.na·2022-11-06 13:10

一文带你搞懂Java单例模式

目录一、单例模式的基本写法二、单例模式的作用三、单例模式的变种1.饿汉式2.懒汉式(线程不安全)3.懒汉式(线程安全)4.双检锁/双重校验锁（DCL，double-checkedlocking）5.静态内部类

·2022-11-04 23:46

论文阅读笔记-后门攻击及防御

RegulaSub-rosa:LatentBackdoorAttacksonDeepNeuralNetworks，一篇关于后门攻击及防御的论文，一起来看看吧~摘要：在本文中，我们描述了后门攻击的一个更强大的变种

睡不醒的书童·2022-11-01 19:12

【目标检测】56、目标检测超详细介绍 | Anchor-free/Anchor-based/Backbone/Neck/Label-Assignment/NMS/数据增强

文章目录1、双阶段和单阶段目标检测器1.1双阶段目标检测器1.1.1R-CNN1.1.2SPP1.1.3FastR-CNN1.1.4FasterR-CNN1.2单阶段目标检测器1.2.1YOLO系列1.2.1.1YOLOv11.2.1.2YOLOv21.2.1.3YOLOv31.2.1.4YOLOv41.2.1.5Scaled-YOLOv41.2.1.6YOLOv51.2.1.7YOLOv61.2

呆呆的猫·2022-10-28 07:15

深度学习----命名实体识别（CRF及变种）

文章目录1、NER简介2.深度学习方法在NER中的应用2.1BiLSTM-CRF2.2IDCNN-CRF3.实战应用3.1语料准备3.2数据增强3.3实例4.总结~~~~~~~~近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）的研究中

sakura小樱·2022-10-27 17:18

YOLO 系列论文精读 & YOLOv4

结论三、简单介绍（1）新概念一：Bagoffreebies（2）新概念二：Bagofspecials四、目标检测器架构（1）一般地目标检测器架构（2）YOLOv4的网络架构（3）CSPX模块结构（4）SPP

Flying Bulldog·2022-10-27 09:46

YOLOv3-SPP自定义DataSet讲解

文章目录1.初始化函数1.1参数说明1.2读取数据将数据划分到一个个batch中mosaic数据增强调用创建.shapes文件，保留每张图片的w和hrect启用缓存标签cachelabels缓存标签images检测破损images2.getitem函数2.1训练时mosaic方法2.2验证时图像处理2.3开启数据增强(augment)2.3__getitem__返回值自定义DataSet数据集：代

@BangBang·2022-10-26 19:13

YOLOv3-SPP网络搭建代码讲解

文章目录1.配置文件解析1.1配置文件中的层结构说明1.1.1convolutional层1.1.2shortcut层1.1.3maxpool层1.1.4route层1.1.5upsample层1.1.5yolo层1.2解析层结构2.网络搭建2.1Create_modules函数convolutional层maxpool层upsample层route层shortcut层yolo层

@BangBang·2022-10-26 19:12

YOLOv5的Tricks | 【Trick12】YOLOv5使用的数据增强方法汇总

在yolov3-spp专栏的时候，我介绍过yolov3-spp大致所使用的一些数据增强的方法：数据增强——Mosaic（马赛克）数据增强——随机旋转、平移、缩放、错切、h

Clichong·2022-10-24 10:33

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