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CNN

CTPN原理

leihao阅读(6450)评论(0)

文章思路很不错,利用了文字作为object本身的提点,设计固定宽度的anchor,减少学习的空间。 网络结构 查看大图 特点 不是在字的级别,最终输出是在行的级别 对每一行,每一个feature map位置,固定需要回归的框的宽度为16像素...

DeepText原理

leihao阅读(3186)评论(0)

几乎是Faster R-CNN的翻版,论文见参考部分。。 网络结构 论文的方法是通过生成字(word)级别的检测框,为了生成高召回的候选框,提出了Inception-RPN结构。 特点 先验候选bounding box,生成24种,保证宽度...

Mask R-CNN原理

leihao阅读(3155)评论(0)

先要了解一下FCN结构和Faster R-CNN原理。 整体逻辑图 在Faster R-CNN上面进行修改,添加了一个分支,这个分支最后也放到统一的损失函数中进行学习。 特点 将分类、检测、实体切分(instance segmentatio...

YOLOv2/YOLO9000模型原理

leihao阅读(18464)评论(0)

看本文之前,最好已经了解SSD原理和YOLO模型 更好 可以对9k的object分类,我是惊呆了 YOLO9000重点解决recall和location方面的误差 YOLO-v2和YOLO9000是两个不同的模型,论文一并提出,YOLOv2...

SSD原理

leihao阅读(5453)评论(0)

性能信息 来源:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 特性 在每一个feature map location,将bounding box离散化为不同的比例和大小(类似Faster R-CNN的...

YOLO模型原理

leihao阅读(8328)评论(0)

看此文之前,最好已经了解Faster R-CNN。 YOLO的特点 直接对bounding box回归,并不是计算候选和gt之间的 \(\Delta\) ,并且不构造 hard negatives 速度快,将检测过程变为一个回归问题,简化了...

VGG结构介绍

leihao阅读(15967)评论(0)

原始论文:VGG 整体结构 上图来自这里 预处理 图片的预处理就是每一个像素减去了均值,算是比较简单的处理。 卷积核们 整体使用的卷积核都比较小(3x3),3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。 3 × 3 wh...

CNN理解

linfeng阅读(3434)评论(1)

终于好好学习了一下CNN,在看完了cs231n的学习笔记,在通过各位博客大神的博客文章深入理解下,自己对CNN也有一些心得。在学习的过程中记录整理了自己对CNN的认识与理解。还有很多不足或理解有问题的地方,希望大家多多指导啦。 Convol...

AlexNet介绍

leihao阅读(4294)评论(0)

这篇文章是对论文imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks的一篇个人笔记。 由于CNN特殊的结构,相比于全连接的网络CNN有更少的参数,所以更加容易训练;并...

GoogLeNet介绍

leihao阅读(6873)评论(1)

 单模型效果 比赛排名 图片来源:http://www.qingpingshan.com/m/view.php?aid=143436 Inception v1 目标 人类的大脑可以看做是神经元的重复堆积,Inception网络存在的原因就是...

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