原创 SNIP：目標檢測論文解讀
1. Background & Related Work 1.1 簡介 這篇文章主要的研究點是目標檢測中的小物體問題。小物體檢測一直是目標檢測中的難題，做過實驗的同學應該都知道數據集中small類的AP基本是最低的，主要原因是兩個，一個就
2020-06-28 08:06:20
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原创 C++ 模板類聲明和實現遇到的問題
聲明一個 模板類的頭文件 Stack.h #include <vector> #include <cassert> template<typename T> class Stack { private: std::vector
2020-06-28 08:06:20
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原创 MOBILE_FFMPEG_BUILD_DATE 在哪？
最近在看 mobile-ffmpeg 的源碼，在 mobileffmpeg.c 看到一個名爲 MOBILE_FFMPEG_BUILD_DATE 的宏，但是在 mobileffmpeg.h 頭文件中沒有看到相關定義，考慮是不是定義到其他頭文
2020-02-23 02:47:32
原创 TridentNet：處理目標檢測中尺度變化新思路
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54334986 今天破天荒地爲大家介紹一篇我們自己的工作(Scale-Aware Trident Networks for
2019-09-16 02:02:15
原创 DenseNet算法詳解
論文：Densely Connected Convolutional Networks 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代碼的github鏈接：https://github.com/
2019-09-16 02:02:15
原创 Resnet 結構解析
面對梯度下降問題,我們考慮這樣一個事實：現在你有一個淺層網絡，你想通過向上堆積新層來建立深層網絡，一個極端情況是這些增加的層什麼也不學習，僅僅複製淺層網絡的特徵，即這樣新層是恆等映射（Identity mapping）。在這種情況下，深層
2019-09-16 02:02:15
原创 C++ 指針和引用
說道C++的指針，很多人都很頭疼，也很confuse。經常把它和變量名，引用（reference）等混淆，其實這最主要的原因是很多程序員對於基本知識的掌握有問題，從而導致的很多基本概念的混淆。本文就是從最基本的概念講起，着重分析和比較指針
2019-09-10 02:16:09
原创 卷積神經網絡物體檢測之感受野大小計算
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 學習RCNN系列論文時， 出現了感受野(receptive field)的名詞，
2019-09-08 01:44:22
原创 FPN詳解
原文鏈接：https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79494534 論文題目：Feature Pyramid Networks
2019-09-06 01:44:24
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原创 沒有激活函數，存在某個單層神經網絡等價於多層神經網絡的證明
給定一個小批量樣本，其批量大小爲n，輸入個數爲d。假設多層感知機只有一個隱藏層，其中隱藏單元個數爲h。記隱藏層的輸出（也稱爲隱藏層變量或隱藏變量）爲，有。因爲隱藏層和輸出層均是全連接層，可以設隱藏層的權重參數和偏差參數分別爲和 ，輸出層的
2019-09-03 01:48:21
原创 從神經網絡視角看均方誤差與交叉熵作爲損失函數時的共同點
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/5545616.html
2019-08-31 00:40:45
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原创 caffe中卷積的實現,參數計算,FLOPS計算
內容 1. 卷積神經網絡中卷積核維度 2.caffe中卷積的實現 3. 卷積參數的計算 4. FLOPS 的計算 5.reference 1. 卷積神經網絡中卷積核維度 一個卷積核是三維的（channel×height×width），ch
2019-08-29 02:44:13
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原创 徹底理解BP算法
本文內容 1.最簡單的神經網絡 2. 前向傳播 3.計算損失 4. 反向傳播 1.最簡單的神經網絡 如下圖所示一個簡單神經網絡,包括2個輸入,2個隱層神經元,2個輸出,輸入和隱層,隱層和輸出之間通過權重W*連接,不考慮使用偏置. 假
2019-08-23 01:21:51
原创 SSD目標檢測方法
原文鏈接：https://www.jianshu.com/p/0903b160d554 SSD是YOLO之後又一個引人注目的目標檢測結構，它沿用了YOLO中直接回歸 bbox和分類概率的方法，同
2019-08-23 01:21:51