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瑞幸咖啡表示,将持续配合监管,将合规工作视为重中之重。 也可以代替pooling操作增加感受野,捕获多尺度上下文信息,并且不会缩小特征图的分辨率。可以通过设置不同的扩张率实现不同感受野大小的空洞卷积。不过在实际的语义分割应用中,发现会出现网格现象。 DCN系列 论文标题:v1:DeformableConvolutionalNetworksv2:DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults 核心解读:传统卷积只是在NXN的正方形区域提取特征,或称为滑动滤波。可变形卷积是卷积的位置是可变形的,为了增加网络提取目标几何信息或形状信息的能力。具体做法就是在每一个卷积采样点加上了一个偏移量,而这个偏移量是可学习的。另外空洞卷积也是可变形卷积的一种特例。 类似的还有可变形池化操作。在V2中发现可变形卷积有可能引入了无用的上下文来干扰特征提取,会降低算法的表现。为了解决该问题,在DCNv2中不仅添加每一个采样点的偏移,还添加了一个权重系数 ,来区分引入的区域是否为我们感兴趣的区域。如果该区域无关重要,权重系数学习成0就可以了。在目前的目标检测等任务中,增加变形卷积都会有不同程度的涨点,可谓是涨点必备。 VGG 论文标题:VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognitionVeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition 图侵删 核心解读:VGG采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,7x7,5x5,可以获取等同的感受野,并且增加了网络的深度和非线性表达能力,来保证学习更复杂的模式,并且所需的总参数量还会减小。从VGG开始,深度学习向更深度迈进。该结构亦成为了早期目标检测、语义分割、OCR等任务的骨架网络,例如FasterR-CNN、CRNN等。 NIN 论文标题:NetworkInNetwork 核心解读:本文有两大贡献: 1,提出全局平均池化,也就是GAP(globalaveragepooling)。有了GAP操作,可以轻易的将网络适用到不同输入尺度上。另外GAP层是没有参数的,因为参数量少了,GAP也降低了过拟合的风险。GAP直接对特征层的空间信息进行求和,整合了整个空间的信息,所以网络对输入的空间变化的鲁棒性更强。 2,提出1X1卷积,几乎出现在目前所有的网络上,起到通道升降维、特征聚合等作用。通过1X1卷积还可以实现全连接操作。单凭这两点贡献,NIN在该名单值得一席地位。 |
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