Sun7_She的专栏

集成学习：多个learner共同决策，dan

RESNET跳跃连接RESNEXT拆分-转换-合并增加基数（独立路径的数量）来提高准确度比网络加深或扩大来提高准确度更有效。（为什么呢？）DENSENET相加改为相并联加强shortcut，将所有层直接连接在一起DPN将残差通道和densely connected path相融合，实现优缺互补------------------------...

one stageSSD:SSD是Faster-RCNN和YOLO中做了一次的分类和检测过程放在不同的图像大小上做了多次RETINANET:RESNET+FPN+FOCAL LOSS

其相对于FASTER RCNN改进如下：1. 分割，检测，分类同时进行2. 引入ROI ALIGN（对分类影响不大，对分割影响大，因为ROI POOLING对应回图像中的像素会有偏差，该方法会相对准确）代替faster rcnn中的ROI POOLINGROI ALIGN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html对于检测图片中...

该文章所用的图片取自上海交大电院高晓沨老师上课所用的课件~顺便说一句，高老师的英语简直太棒了！网址：http://cs.sjtu.edu.cn/~gao-xf/algorithm/正值期中，即将考试，总结一下之前学的算法还是很有必要的，一方面记录以备之后用到，一方面防止自己在复习的过程中走神...本次先把刚刚学的动态规规划写清楚，因为下周要交作业啊摔...贪婪算法和递归

==============================================================================1、模式识别简介============================================================================== 模式识别的定义：将某一具体事务正确地归入某一类别的

==============================================================================1、遗传算法==============================================================================这种算法只是介绍一种思想，具体操作时要根据实际问题来决定具体算法

1 learning a deep convnet for multi-label classification with partial labels深度学习在单标签分类任务中表现很好，但是日常生活中的图像本质上是多标签的。多标签分类比单标签分类更困难，因为输入图像和输出标签空间都更复杂。与单标签相比，大规模收集干净的多标签注释更难。为了降低标注成本，我们建议训练带有部分标签的模型，即每个图...