深度学习文章

最新推荐文章于 2024-12-19 23:29:14 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PANHUBO/article/details/48266173
深度学习(Deep Learning)的学习文章，感谢博主Zouxy的贡献。文章链接：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775488
深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
【深度学习】PANnet ，Path Aggregation Network for Instance Segmentation 用于实例分割的路径聚合网络
q742971636的博客
03-31 1845
论文：https://arxiv.org/pdf/1803.01534.pdf 香港中文大学 2018 作品。 作者通过研究Mask R-CNN发现： （1）底层特征难以传达到高层次：features in low levels are helpful for large instance identification；But there is a long path from low-level structure to topmost features, increasing difficulty to
通过残余深度学习进行PAN粉碎
03-27
深卷积神经网络（DCNN）的一个显着优势是它们对局部复杂结构的表示能力。 受此观察结果的启发，提出了一种基于DCNN的残差学习模型，以学习高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像块之间的非线性映射函数。 DCNN是基于图像块进行训练的，这些图像块仅从HR / LR全色（PAN）图像中采样而没有其他训练图像。 我们训练DCNN以基于反向传播的小批量梯度下降来获得具有HR / LR PAN补丁对的非线性映射函数。 从转移学习方法的观点出发，通过假设HR / LR多光谱（MS）图像在HR / LR PAN图像块之间共享相同的映射功能，可以使用训练后的DCNN从观察到的LR MS图像重建HR MS图像。 由于残差学习机制的优点，该方法可以在保持光谱特征的同时实现良好的几何细节注入。 实验结果表明，与传统方法相比，该方法在视觉感知和数值测量方面均具有更好的性能。
深度学习之PAN详解
tt丫的博客
01-22 2万+
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、提出原因 说到PAN，总能联想到与之相似的FPN。有关FPN的介绍分析可以康康博主之前的文章（PAN推荐和FPN结合一起学习） 深度学习中的FPN详解_tt丫的博客-优快云博客 FPN是自上向下的一个特征金字塔，把高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行增强，不过它只增强了语义信息，却对定位信息没有传递（或者说是因为向上传递路径太长，传递效果不好）。PAN就是针对这一点，在FPN
深度学习之FPN+PAN
weixin_43998635的博客
12-02 6820
FPN+PAN
深度学习中小知识点系列(八) 解读PAN与代码复现
专注于人工智能学习，总结
11-28 840
这个侧边分支与主干网络是平行的，由一系列卷积和上采样（即反卷积）操作组成，从而将低分辨率的特征图上采样到与高分辨率的特征图相同的分辨率。在这个过程中，每一层特征图的信息都会与上下相邻层的特征图融合，但与FPN不同的是，PAN会将不同层级的特征图融合后的结果进行加和，而不是级联。具体而言，PAN中首先将低分辨率的特征图进行上采样，然后将其与高分辨率的特征图进行拼接，得到一个更加丰富的特征图。同时，PAN中的特征融合方式也具有一定的优势，能够更好地保留低分辨率特征图中的细节信息，从而提高分割的准确性。
通过残留深度学习进行PAN粉碎
04-01
深卷积神经网络（DCNN）的一个显着优势是它们对局部复杂结构的表示能力。 受此观察结果的启发，提出了一种基于DCNN的残差学习模型，以学习高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像块之间的非线性映射函数。 DCNN是基于图像块进行训练的，这些图像块仅从HR / LR全色（PAN）图像中采样而没有其他训练图像。 我们训练DCNN以基于反向传播的小批量梯度下降来获得具有HR / LR PAN补丁对的非线性映射函数。 从转移学习方法的观点出发，通过假设HR / LR多光谱（MS）图像在HR / LR PAN图像块之间共享相同的映射功能，可以使用训练后的DCNN从观察到的LR MS图像重建HR MS图像。 由于残差学习机制的优点，该方法可以在保持光谱特征的同时实现良好的几何细节注入。 实验结果表明，与传统方法相比，该方法在视觉感知和数值测量方面均具有更好的性能。
1197430107深度学习文章50篇
03-18
这个压缩包“1197430107深度学习文章50篇”显然是深度学习领域的宝贵资源，包含最新的深度学习检测模型和算法的文章，对于深度学习的研究者、开发者以及对此感兴趣的人士来说，是不可多得的学习材料。 首先，我们...
深度学习三巨头在Nature上共同发表的名为《深度学习》的综述文章
05-20
深度学习三巨头在Nature上共同发表一篇名为《深度学习》的综述文章，讲述了深度学习为传统机器学习带来的变革。强烈建议初学者阅读一番。从2006年Geoffrey Hinton为世人展示深度学习的潜能算起，深度学习已经蓬勃...
Hilton 深度学习文章
07-23
Hilton是深度学习技术的重要贡献者之一，他的文章深入介绍了深度学习的基础知识、动机、深度结构学习、监督学习算法、无监督和半监督学习算法，以及深度学习中的开放性问题等。 在Hilton的文章中，首先对深度学习给...
leetcode下载-machineLearning_and_ComputerVision:写过的深度学习文章以及翻译的文章等
06-29
本github项目主要分享之前在公众号发表的机器学习、深度学习、Python方向的学习笔记和翻译文章，此外，还会包括一些教程、资源的推荐，偶尔的读书笔记分享。 这里汇总下截止到目前发表的文章(2020年5月17日）: 文章...
【深度学习之三】FPN与PAN网络详解
最新发布
qq_45636998的博客
12-19 4677
对比FPN与PAN，详细解释两个网络架构
深度学习之FPN和PAN
UHL1107的博客
04-29 1万+
注：借鉴整理，仅供自学，侵删 FPN是自顶向下，将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行增强，不过只增强了语义信息，对定位信息没有传递。PAN就是针对这一点，在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔，对FPN补充，将低层的强定位特征传递上去，又被称之为“双塔战术”。 FPN（feature pyramid networks）算法讲解 PANet简单笔记 ...
深度学习-物体检测-YOLO实战系列（已更新V5）
04-10
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块：(1),YOLO系列算法精讲，详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析，通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节；(1),YOLO-V3项目实战，详细解读V3版本源码，通过debug模式讲解其中每一行代码，从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂，原理+实战实战，提供全部课程所需PPT,数据，代码。 讲师卡更优惠，可观看全部课程内容（包括后续新课）：https://edu.youkuaiyun.com/lecturer/1079
FPN
pursuit_zhangyu的博客
06-03 1024
FPN网络结构 https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/72890275 总结 作者提出的FPN（Feature Pyramid Network）同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。并且预测是在每个融合后的特征层上单独进行的。 1.FPN具体是怎么操作的。 作者的算法大致结构如下...
php-fpn配置,php-fpm的配置和优化
weixin_33548183的博客
03-10 318
php-fpm的配置和优化php我在前面几篇中，很详细的讲述了php-fpm的各种介绍，和安装。今天来看一下它的配置文件php-fpm的各种配置以及一些常见的优化。php-fpm的安装目录下面是我的平时的环境搭建php的各种安装目录，大家的基本也差不多。centos等linux平台/usr/local/php/php/usr/local/php/etc/php.ini/usr/local/php/...
[深度学习] Panoptic Feature Pyramid Networks 全景FPN
小黑_BUPT的博客
01-13 8854
何恺明大神所在的FAIR 2019新作《Panoptic Feature Pyramid Networks》，链接 https://arxiv.org/pdf/1901.02446.pdf Panoptic Feature Pyramid Networks 作者：Alexander Kirillov，Ross Girshick，Kaiming He，Piotr Dollar Facebook...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）
热门推荐
zouxy09的专栏
04-08 109万+
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 作者：Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明： 1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。 2）本文仅
奇异值分解(SVD)原理详解及推导-矩阵相关
PANHUBO的博客
07-20 1万+
SVD原理以及推导 一。关于这篇文章的开始几句话        看过我之前写过文章的童鞋们会发现我写文章的水平很烂的，所以看官们见谅啊！SVD不仅是一个数学问题，在数学问题上主要涉及矩阵的计算，矩阵已经忘记的童鞋们最好去复习一下相关知识啊。说实话我还没怎么在实际开发中用过SVD，但是SVD以前我不会，原理和推导过程还是有意思的。        引用一句流行语——没时间解释了，快上车！！！！
深度学习经典文章与matlab实现代码解析
以下内容将围绕标题中提到的经典文章和代码展开，详细介绍深度学习的相关知识点，以及如何使用Matlab实现深度学习模型。 ### 经典文章解析 #### 1. A fast learning algorithm for deep belief nets（Hinton） 此...
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