深度学习
关注
分享
扫一扫
主要一些深度学习基础算法
mingshili
从事CV，智能驾驶相关行业；对AI非常感兴趣；对于pytorch非常熟练，自己从无到有搭建过物体检测，语义分割等模型工程（FasterRCNN，YOLO，SSD，Unet，DeepLab，SqueezeSeg等）；目前主要专注于激光点云语义分割相关领域；并且对于模型部署和算子优化有一定深入的造诣。
展开
-
Feature Pyramid Networks for Object Detection (FPN) 阅读笔记
Feature Pyramid Networks for Object Detection (FPN) 阅读笔记 目录—————————– Feature Pyramid Networks for Object Detection (FPN) 阅读笔记 目录—————————– 一. 文章主要内容： 二、了解该论文需要的基础知识（扩展阅读） 三、作者要解决的问题 3.1 与以前的特征金...原创 2018-03-25 13:05:27 · 1059 阅读 · 0 评论 -
DenseNet论文学习笔记
DenseNet：Densely Connected Convolutional Networks 目录 [TOC] 说明：文章中的图来自于论文中 一、文章内容摘要 通过以前网络的发展观察出，高精度来源于不同级别的语义理解（也就是前后层的共同作用），然而起初的传统网络使用后面高语义层进行预测，而忽略了低语义层的作用。本文设计了一种Dense连接结构的网络，将网络中每一层与前面...原创 2018-03-31 15:38:17 · 997 阅读 · 0 评论 -
Visualizing and Understanding convolutional Networks(ZFNet)论文阅读笔记
ZFNet 目录 ZFNet 目录 观察1-利用反卷积实现可视化 观察2–特征可视化 结论 观察3-不同层在不同迭代时期的变化 观察4-特征不变性 结论 观察5-图片相关性分析 相关性计算方式 结论 遮挡影响 观察6——特征分析 结论 总结 本问主要记录一下该论中的一些结论 观察1-利用反卷积实现可视化 注意图中的注释，解释...原创 2018-04-02 11:07:50 · 698 阅读 · 0 评论