paper: https://arxiv.org/abs/2006.12085
Code: https://github.com/qiulinzhang/SPConv.pytorch
讲解：https://mp.weixin.qq.com/s/X92cdNubCbuqb2KGAVIoUg
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深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例： keras.layers.core.Dense(output_dim,init=’glorot_uniform’, activation=’linear’, weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, a…
1.反向传播BP 反向传播（Backpropagation）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法，用来训练人工神经网络的常见方法。 简单来说就是： 几个人站成一排第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个…
前文：循环神经网络——初学RNN https://blog.csdn.net/weixin_38522681/article/details/109129490 循环神经网络——RNN的训练算法：BPTT 基本步骤 前向计算 误差项的计算 权重梯度的计算 RNN的梯度爆炸和消失问题 基本步骤 BPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的…
参考博客： http://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78160398 以视网膜血管分割的数据集为例： 训练样本： 训练标签： 标签图的制作依据voc数据集中的样例，将被检测的目标改为voc中的一类。 将用ps软件制作的黑底白色标签转化为，目标为(128,0,0)的单通道彩色图片，存储格式为.png。也就…
前因项目所需，须训练一个快速模型以实现目标物体的实时检测。历经多次实践，发现MobileNetSSD网络符合要求，故在本人工作PC上部署weiliu89版本的ssd-caffe以期用之训练项目要求之模型。当时思之甚简，网络上相关文章多矣，此事应不成问题。然一番搜索后才发现，前人多在linux下进行，针对windows者寥寥，仅有几篇亦是使用的支持…
一个月前，我将kaggle里面的food-101（101000张食物图片），数据包下载下来，想着实现图像识别，做了很长时间，然后自己电脑也带不动，不过好在是最后找各种方法实现出了识别，但是准确率真的非常低，我自己都分辨不出来到底是哪种食物，电脑怎么分的出来呢？ 在上一篇博客中，我提到了数据的下载处理，然后不断地测试，然后优化代码，反正过程极其复杂，很容易出错…
水电站入库流量预测–基于自定义损失函数的循环神经网络建模方法 从志在必得到铩羽而归——记一次大数据竞赛经历 最近参加了一个比赛，在工业大数据产业创新平台上，是一个水电站入库流量预测问题。简单看了一下题目，嚯，这个方向以前有做过啊，不说了~开整。 赛题背景：对进入水电站水库的入库流量进行精准预测，能够帮助水电站对防洪、发电计划调度工作进行合理安排。入库流量受…
论文提出CoAE少样本目标检测算法，该算法使用non-local block来提取目标图片与查询图片间的对应特征，使得RPN网络能够准确的获取对应类别对象的位置，另外使用类似SE block的squeeze and co-excitation模块来根据查询图片加强对应的特征纬度，最后结合margin based ranking loss达到了state-of…
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