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这个作者很懒，什么都没留下…
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目标检测算法面试基础知识合集RCNN、Fast RCNN、FasterRCNN、YOLO系列、SSD、FPN、RetinaNet
目标检测算法R-CNN优点缺点SPP-Netpipeline优点缺点Fast R-CNNpipeline优点缺点Faster R-CNNpipeline优点缺点细节YOLOv1pipeline优点缺点细节YOLOv2pipeline优点缺点细节YOLO9000YOLOv3pipeline优点缺点细节SSD优点缺点细节R-CNN利用selective search提出region propos...原创 2020-03-11 17:34:57 · 2527 阅读 · 0 评论 -
超详细的softmax的反向传播梯度计算推导
Softmax及其求导正向传播求导正向传播为了方便理解，若输入，输出只有3个变量（下面的普通性情况不太理解的可以带入此特殊情况帮助理解）。输入：输出层神经元 Z = [z1z_1z1, z2z_2z2, z3z_3z3]，分类标签 Y = [y1,y2,y3y_1, y_2, y_3y1,y2,y3]（Y是one-hot标签，只有一个yiy_iyi值为1，其他全为0)输出：...原创 2020-03-10 13:20:54 · 3345 阅读 · 3 评论 -
【一文读懂卷积神经网络（一）】可能是你看过的最全的CNN（步长为1，无填充）
Python实现CNN卷积神经网络1.卷积层的前向与后向传播（无填充，步长strides=1）前向传播1.1何为卷积？功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML ...原创 2019-03-14 00:44:26 · 5835 阅读 · 0 评论 -
【一文读懂卷积神经网络（二）】可能是你看过的最全的CNN（步长为1，有填充）
上一篇文章已经介绍了无填充，步长为1的卷积神经网络,本文将继续由浅入深的介绍有填充，步长为1的卷积神经网络的前向传播与后向传播，有填充的池化层的前向传播与后向传播。CNN卷积神经网络的原理【附Python实现】1.CNN的前向传播（有填充，步长strides=1）1.1 何为填充1.2 有填充的卷积层1.3 有填充的池化层2.CNN的反向传播（有填充，步长strides=1）2.1 池化层的反向...原创 2019-03-15 23:15:19 · 3328 阅读 · 0 评论 -
【一文读懂卷积神经网络（三）】可能是你看过的最全的CNN（步长不为1，无填充）
本系列将由浅入深的介绍卷积神经网络的前向传播与后向传播，池化层的前向传播与后向传播，并分别介绍在不同步长与不同填充的情况下卷积层和池化层的前向传播与后向传播又有哪些不同。CNN卷积神经网络的原理【附Python实现】1. CNN的前向传播（无填充，步长strides不为1）1.1 卷积层的前向传播1.2 何为池化？1.2.1 最大池化1.2.2 均值池化激活函数前向传播总流程2. CNN的反向传...原创 2019-03-15 23:14:52 · 1525 阅读 · 0 评论 -
【一文读懂卷积神经网络（四）】可能是你看过的最全的CNN（步长不为1，有填充）
本系列将由浅入深的介绍卷积神经网络的前向传播与后向传播，池化层的前向传播与后向传播，并分别介绍在不同步长与不同填充的情况下卷积层和池化层的前向传播与后向传播又有哪些不同。CNN卷积神经网络的原理【附Python实现】1. CNN的前向传播（有填充，步长strides不为1）1.1 卷积层的前向传播1.2 池化层的前向传播2. CNN的反向传播（无填充，步长strides不为1）2.1 池化层的反...原创 2019-03-18 00:15:39 · 1219 阅读 · 0 评论