深度学习
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这个作者很懒，什么都没留下…
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YOLOX网络结构
YOLOX网络结构 之前写过一个YOLOX训练自己的VOC标注的数据，近期调试了一下YOLOX源码，根据代码结构及之前的网络提供的YOLOV5结构，绘制了YOLOX-S的网络结构，如下图所示：说明：1.模块上面的名字为代码中的名字。 2.模块下面的网络大小为该模型输出的模型大小。...原创 2021-09-02 16:09:46 · 3884 阅读 · 4 评论 -
Faster-rcnn 源码学习（一）
Faster-rcnn 源码学习（一）由于工作上的需要，需使用fasterrcnn，由于fasterrcnn的细节较多，因此决定看一下源码，看的过程中主要参考网上的内容，为了遗忘，做一下记录，会是一系列文章，边整理边发布。参考学习代码连接：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnnFaster-RCNN利用代码实现讲解算法原理Faster-rcnn环境搭建与训练自己的数据我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理，进入tools\train原创 2021-08-25 15:09:06 · 838 阅读 · 0 评论 -
Faster-rcnn环境搭建与训练自己的数据
Faster-RCNN环境搭建与训练自己的数据0 前言之前整理过一篇关于fasterrcnn的文章，文中详细介绍了fasterrcnn原理分析，近期由于工作需要利用fasterrcnn进行模型训练，故记录如下。1.环境搭建与demo运行1）.配置环境环境配置可参考：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/README.md，作者提供了较详细的安装步骤。（1）在进行这一步之前，需已经在自己的机器上配置好caffe环境以及各种原创 2021-08-25 14:55:59 · 6682 阅读 · 1 评论 -
SSD 总结2：default box计算方法
SSD网络是经典的检测模型，在工作学习中经常用到，对其中的一些细节依然有一些不理解的地方，故参考网上的讲解，总结如下，方便后续查阅。SSD网络共产生8732个default box,如下图，具体如何产生可参考SSD总结1：SSD理解分析或其他博客内容。其中8732个default box中,每个feature map中一点怎么产生4个或者6个box,每个box的大小如何？在作者提供的ssd_...原创 2019-12-20 19:56:29 · 961 阅读 · 0 评论 -
【文章阅读】【超解像】-- Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution
【文章阅读】【超解像】-- Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.08718v1code：https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018本提出的网络结构在NTIRE2018比赛中SISR中获得了3个第...原创 2018-12-31 14:12:50 · 1194 阅读 · 2 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Residual Dense Network for Image Super-Resolution
【文章阅读】【超解像】–Residual Dense Network for Image Super-Resolution论文链接：https://arxiv.org/pdf/1802.08797.pdfcode：https://github.com/yulunzhang/RDN1.主要贡献 本文作者结合Residual Black和Dense Black提出了RDN(Residual ...原创 2018-12-31 15:01:39 · 2196 阅读 · 0 评论 -
Faster-RCNN利用代码实现讲解算法原理
Faster-RCNN利用代码实现讲解原理 在学习Faster-RCNN时,阅读论文发现很多的细节不是很清楚,突然之间在网上看见Object Detection and Classification using R-CNNs 从代码的角度分析了Faster-RCNN的实现细节,本文中使用的代码为Pytorch实现的Faster-RCNN,github地址为:https://github.c...原创 2019-01-05 20:09:30 · 5866 阅读 · 5 评论 -
Pytorch SSD模型分析
Pytorch SSD模型分析 本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出;import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variable#from...原创 2019-01-07 19:32:01 · 3847 阅读 · 14 评论 -
SSD总结1：SSD理解分析
目标检测-SSD理解1. 前言 目标检测随着深度学习的应用取得了很重要的进展,目前主要的算法主要分为两类,(1) two-stage方法,如R-CNN算法,主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络产生一系列的候选框,然后对候选框利用回归和分类,该方法的优势是准确率高;(2)one-stage方法,如yolo和SSD,主要思路是均匀的在图片的不同位置进行密集...原创 2019-01-07 19:39:43 · 1711 阅读 · 0 评论 -
获取Pytorch中间某一层权重或者特征
获取Pytorch中间某一层权重或者特征问题:训练好的网络模型想知道中间某一层的权重或者看看中间某一层的特征,如何处理呢?1.获取某一层权重,并保存到excel中;以resnet18为例说明:import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport torchvision.models as modelsresnet18 = ...原创 2019-04-02 16:06:20 · 34265 阅读 · 14 评论 -
LSTM python 实现理解
LSTM理解本文是对Nico’s blog Simple LSTM 翻译. 几个星期前，我在Github上发布了一些LSTM代码，以帮助人们了解LSTM在实现层面的工作方式。 前向传递在其他地方都有很好的解释并且很容易理解[可参考wangduo对LSTM翻译]，但是我自己导出了backprop方程，并且backprop代码没有任何解释。 这篇文章的目的是在LSTM的背景下解释所谓的反向传播。...翻译 2019-05-09 17:38:14 · 4616 阅读 · 1 评论 -
CVPR2019 | 论文分类汇总
CVPR2019 | 论文分类汇总（190611 更新）原文地址：http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办）被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 接收结果已经出来啦，相关报道：1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？开设...转载 2019-09-16 14:15:41 · 75371 阅读 · 3 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
【文章阅读】【超解像】–Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.02921code：https://github.com/thstkdgus35/EDSR-PyTorch 本文是韩国首尔大学的研究团队出的用于SR任务的新方法(之前方法的修...原创 2018-12-31 14:08:58 · 703 阅读 · 0 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
【文章阅读】【超解像10】–Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.04802code(tensorflow)：https://github.com/tensorlayer/srgan本文将GAN网络...原创 2018-12-31 13:59:37 · 3293 阅读 · 3 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Image Super-Resolution Using Dense Skip Connection
【文章阅读】【超解像】–Image Super-Resolution Using Dense Skip Connection论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Tong_Image_Super-Resolution_Using_ICCV_2017_paper.pdfcode(非官方)：https://github...原创 2018-12-31 13:48:03 · 2449 阅读 · 6 评论 -
pytorch PixelShuffle和Upscale函数
pytorch PixelShuffle和Upscale函数 该函数设计思想来源于2016年的一篇SR文章,Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network 原理如下图: 子像素卷积的实现原理:利用卷积得到图像r2r^2r2个...原创 2018-12-26 18:03:42 · 4910 阅读 · 0 评论 -
【论文阅读】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks本文作者总结了模型训练过程中可以提高准确率的方法,如题，作者说 bag of tricks，阅读了一遍文章，有用的内容挺多，为了比赛上分，可以一试，总结如下。文中提到的方法在GLuonCV 0.3中有实现，可以参考这个源代码。文中提到技巧不仅可以应用...原创 2018-12-16 20:53:58 · 1658 阅读 · 0 评论 -
GAN学习总结三-Pytorch实现利用GAN进行MNIST手写数字生成
GAN学习总结三-Pytorch实现利用GAN进行MNIST手写数字生成 从代码的角度理解GAN网络的实现及相关细节,加深自己的理解.整个实现过程如下:导入相关库import torchfrom torch import nnfrom torch.autograd import Variableimport torchvision.transforms as tfsfrom ...原创 2018-12-30 20:05:11 · 6987 阅读 · 4 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip Connections
【文章阅读】【超解像】–Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip ConnectionsRED-Net：Residual Encoder-Decoder Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08921参考code: https://github.c...原创 2018-12-24 21:28:07 · 2456 阅读 · 3 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip Connections
【文章阅读】【超解像】–Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip ConnectionsRED-Net：Residual Encoder-Decoder Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08921参考code: https://github.c...原创 2018-12-24 21:28:42 · 591 阅读 · 0 评论 -
【文章阅读】【超解像】--Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network
【文章阅读】【超解像】–Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network论文链接：http://cvlab.cse.msu.edu/pdfs/Tai_Yang_Liu_CVPR2017.pdfcaffe code：https://github.com/tyshiwo/DRRN_CVPR17TensorFlow code: h...原创 2018-12-24 21:35:19 · 2201 阅读 · 0 评论 -
【文章阅读】【超解像】---Deep laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution
【文章阅读】【超解像】–Deep laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution期刊论文CVPR2017链接：http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/LapSRN/papers/cvpr17_LapSRN.pdf项目主页：http://vllab.ucmerced.edu/wlai24...原创 2018-12-24 21:40:37 · 771 阅读 · 0 评论 -
【文章阅读】【超解像】-Fast and Accurate Image Super-Resolution with Deep Laplacian Pyramid Network
【文章阅读】【超解像】–Fast and Accurate Image Super-Resolution with Deep Laplacian Pyramid Network论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.01992项目主页：http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/LapSRN/本文在前期LapSRN基础上做了不同金字塔层之间的参数...原创 2018-12-24 21:48:43 · 2036 阅读 · 0 评论 -
机器学习中的熵的理解
机器学习中的熵的理解 熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度，在信息论里，熵是相对不确定的测量，熵越高，则能传输的信息就越多，熵越低，则能传递的信息就越低。信息熵 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entr...原创 2018-12-30 19:46:38 · 1809 阅读 · 0 评论 -
GAN学习总结一 GAN基本概念理解
GAN学习总结一 GAN（Generative Adversarial Network）生成式对抗网络，由Ian Goodfellow 首先提出，是近两年来最热门的东西，仿佛什么都可以利用GAN来产生，最近在进行图像超解像相关工作，也看到了利用GAN进行超解析相关工作，看了一些资料和李弘毅老师的视频，做一些学习笔记，后续能温故而知新。1.什么是GAN？ GAN启发自博弈论中的二人零和博弈...原创 2018-12-30 19:55:45 · 8020 阅读 · 0 评论 -
GAN学习总结二-理论推导
GAN学习总结二本文从理论角度总结一下GAN的理论，主要参考李宏毅老师的GAN课程，可参考GAN完善理论推导与实现； 如下图 Generator是一个network，从Normal的分布中取出数据z送入G中，产生出x，x=G(z)x=G(z)x=G(z);当输入很多的数据时，产生出一个分布PG(x)P_G(x)PG(x) 目的是使得该分布与Pdata(x)P_{data}(x)Pdata...原创 2018-12-30 19:59:17 · 1423 阅读 · 0 评论 -
VGG19 基本网络结构图
VGG19 基本网络结构图VGG19论文可参考网上论文，Keras中使用plot_model可参考网上内容。keras 中利用plot_model可绘制网络的结构图，Vgg19的网络结构图如下(输出根据自己的应用进行了一些修改)：...原创 2018-11-15 23:07:47 · 38432 阅读 · 2 评论