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CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet）及其pytorch实现前言本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构，从Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densene...

文章目录卷积、转置卷积、可分离卷积、分组卷积、空洞卷积的理解转置卷积深度可分离卷积分组卷积空洞卷积卷积、转置卷积、可分离卷积、分组卷积、空洞卷积的理解这里主要是汇总一些本人觉得比较好的文章。##卷积卷积就不多说了，网上大神教程很多，我在这里就给出一个卷积过程的可视化工具输出图片的尺寸：经过卷积操作之后获取到的图片的大小，上图的绿色图片(6*6)，后面用o来表示。如果已知i、k、p、s...

文章目录非极大值抑制(NMS)及其变种实现NMS各大变种标准NMS局部感知NMS(LNMS)倾斜NMS(INMS)多边形NMS(PNMS)掩膜NMS(MNMS)总结Soft-NMSMotivationMethod非极大值抑制(NMS)及其变种实现NMS(Non Maximum Suppression)，又名非极大值抑制，是目标检测框架中的后处理模块，主要用于删除高度冗余的bbox，先用图示直观...

BN、LN、IN、GN的简介神经网络中有各种归一化算法：Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN)、Instance Normalization (IN)、Group Normalization (GN)。从公式看它们都差不多：无非是减去均值，除以标准差，再施以线性映射。y=γ(x−μ(x)σ(x))+βy=\gamma\left(...

论文：feature pyramid networks for object detection论文链接论文概述：作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位...

RCNN系列博客整理一下自己学习。RCNN参考文章：目标检测之Selective Search原理简述RCNN学习笔记(0):rcnn简介RCNN学习笔记(2)SPP-net参考文章：SPP-Net论文详解Fast RCNN参考文章：Fast R-CNN论文详解ROI Pooling层解析_代码原理详细解释和存在目的Fast R-CNN与ROI PoolingFast...

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