深度学习 - 网络结构
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简单介绍一些神经网络结构。
小太阳的向日葵
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Fast R-CNN简单介绍（笔记）
Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相 比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(再Pascal VOC数据集上)。原创 2021-07-21 15:24:07 · 430 阅读 · 0 评论 -
ResNet（Deep Residual Learning for Image Recognition）简单介绍（笔记）
ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。网络中的亮点：1、超深的网络结构(突破1000层)2、提出residual模块3、使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)残差结构如下：若同样，输入为256维的特征向量，右边的结构的参数比左边少。不同层数的网络表格：左边主分支与shortcut的输出特征矩阵shape是必须相同的，可以直接相加。右.原创 2021-07-21 20:53:47 · 331 阅读 · 0 评论 -
VGG(Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition)网络简单介绍
VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual GeometryGroup)提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和Classification Task (分类任务)第二名。论文地址为Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition下面是其不同层数网络的VGG网络中的亮点:通过堆叠多个3x3的卷积核来替代大尺度卷积核(减少所需参数)。论文中提到，原创 2021-07-20 20:30:27 · 599 阅读 · 0 评论 -
FPN（Feature Pyramid Networks for Object Detection）网络简单介绍（笔记）
附上论文地址https://arxiv.org/abs/1612.03144按照2的整数倍进行缩放。此处2倍上采用是通过临近插值实现的。以ResNet50为例，FPN结构原创 2021-07-21 22:59:32 · 201 阅读 · 0 评论 -
R-CNN（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）简单介绍（笔记）
R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL Voc的目标检测竞赛中折桂，曾在2010年带领团队获得终身成就奖。RCN算法流程可分为4个步骤1、一张图像生成1K~2K个候选区域(使用Selective Search方法)2、对每个候选区域，使用深度网络提取特征3、特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类4、使用回归器精细修正候选框位置1、候选区域的生成利用Selective Search算法通过图像分割的方法得到一些原始区域，然后使用原创 2021-07-21 10:54:59 · 550 阅读 · 0 评论 -
GoogleNet（Going deeper with convolutions）网络简单介绍（笔记）
GoogleNet在2014年由Google团队提出，斩获当年ImageNet竞赛中Classification Task (分类任务)第一名。网络中的亮点:1、引入了 Inception结构( 融合不同尺度的特征信息) 2、使用1x1的卷 积核进行降维以及映射处理日 ...原创 2021-07-20 23:02:56 · 273 阅读 · 1 评论