- Alexnet，关于卷积神经网络，不同的网络算法，其实大家的框架是一样的，不一样的是大家的卷积层，也就是提取特征的过程。 整个算法的体系 Alexnet包含了八个学习层，五个卷积层和三个全连接层 conv1阶段 输入数据：卷积核：；步长：4；数量（也就是输出个数）：96卷积后数据：relu1后的数据：pool1的核：，步长：2pool1后... Alexnet，关于卷积神经网络，不同的网络算法，其实大家的框架是一样的，不一样的是大家的卷积层，也就是提取特征的过程。 整个算法的体系 Alexnet包含了八个学习层，五个卷积层和三个全连接层 conv1阶段 输入数据：卷积核：；步长：4；数量（也就是输出个数）：96卷积后数据：relu1后的数据：pool1的核：，步长：2pool1后...
- hourglassnet中文名称是沙漏网络，起初用于人体关键点检测，代码，https://github.com/bearpaw/pytorch-pose 后来被广泛的应用到其他领域，我知道的有双目深度估计，关于双目深度估计，自己最近会写一篇blog，这里先简单介绍一下。双目深度估计第一次用hourglassnet是在psmnet（https://github... hourglassnet中文名称是沙漏网络，起初用于人体关键点检测，代码，https://github.com/bearpaw/pytorch-pose 后来被广泛的应用到其他领域，我知道的有双目深度估计，关于双目深度估计，自己最近会写一篇blog，这里先简单介绍一下。双目深度估计第一次用hourglassnet是在psmnet（https://github...
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- mean max 前向和反向传播 感觉平均迟化对值不太公平，应该加个权重，让算法自动去决定哪个 cnn中关于平均池化和最大池化的理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越... mean max 前向和反向传播 感觉平均迟化对值不太公平，应该加个权重，让算法自动去决定哪个 cnn中关于平均池化和最大池化的理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越...
- C3F：首个开源人群计数算法框架 导读：52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术，比如最近的： CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具，大幅提升算法精度 开源地址： https://github.com/gjy3035/C-3-Framework 这个有个核心网络加自己的人数计数，比如resn... C3F：首个开源人群计数算法框架 导读：52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术，比如最近的： CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具，大幅提升算法精度 开源地址： https://github.com/gjy3035/C-3-Framework 这个有个核心网络加自己的人数计数，比如resn...
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- 跟博士请教，分组卷积可以合并，如果是独立卷积，bn是通道的bn，可能不能合并？ 1. 为什么要合并BN层 在训练深度网络模型时，BN（Batch Normalization）层能够加速网络收敛，并且能够控制过拟合，一般放在卷积层之后。BN 层将数据归一化后，能够有效解决梯度消失与梯度爆炸问题。虽然 BN 层在训练时起到了积极作用，然而，在网络前向推断时多了一些... 跟博士请教，分组卷积可以合并，如果是独立卷积，bn是通道的bn，可能不能合并？ 1. 为什么要合并BN层 在训练深度网络模型时，BN（Batch Normalization）层能够加速网络收敛，并且能够控制过拟合，一般放在卷积层之后。BN 层将数据归一化后，能够有效解决梯度消失与梯度爆炸问题。虽然 BN 层在训练时起到了积极作用，然而，在网络前向推断时多了一些...
- 空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）原理和代码实现（Pytorch） 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名的VG... 空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）原理和代码实现（Pytorch） 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名的VG...
- VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19 上图中，每一列对应一种结构配置。例如，图中绿色部分即指明了VGG16所采用的结构。 我们针对VGG16进行具体分析发现，VGG16共包含： ... VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19 上图中，每一列对应一种结构配置。例如，图中绿色部分即指明了VGG16所采用的结构。 我们针对VGG16进行具体分析发现，VGG16共包含： ...
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