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用同样的卷积核大小获取更大的感受野
卷积核不再是矩形
DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同，这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算，没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要Pointwise Convolution来将这些Feature map进行组合生成新的Feature map
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在安装基于keras、tensorflow实现的Mark RCNN（https://github.com/matterport/Mask_RCNN），要运行其中的demo.ipynb时，需安装imgaug、Shapely，出现以下错误： Shapely\setup.py”, line 80, in <module> from shapely._b…
1、keras 自带的 keras_proprecessing.image 只支持三种模式图片（color_mode in [‘grey’, ‘RGB’, ‘RGBA’]）的随机扩增。 2、遥感数据除了一景影像大，不能一次性扩增外，有的高光谱卫星波段多，如 Landsat8 就有8个波段，无法直接用 keras_proprecessing.image 的 f…
# encoding :utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入常见网络层, sequential容器, 优化器, 损失函数 from tensorflow.keras import layers, Sequential, optimizers, losses, metri…
成功的因素： 1.级联而非并联检测器 2.提升iou阈值训练级联检测器的同时不带来负面影响 核心思想： 区分正负样本的阈值u取值影响较大，加大iou阈值直观感受是可以增加准确率的，但是实际上不是，因为这时候正负样本不均衡，所以要做出改变； 所以得出的cascade R-CNN由一系列的检测模型组成，每个检测模型都基于不同IOU阈值的正负样本训练得到， 前一个…
简单的是语言的概率模型，根据前面的单词推断下一个单词。p(wordi∣word1,…,wordi−1)p(word_i|word_1,…,word_{i-1})p(wordi∣word1,…,wordi−1) 2-gram LM Model 两个词作为输入向量，wi∣wi−1,wi−2 pi(wi∣wi−1,wi−2)w_i|w_{i-1}…
最近在玩streamlit Streamlit 是第一个专门针对机器学习的应用开发框架，是开发自定义机器学习工具最快的方法，它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位。 在Streamlit官方网站，有很多开源的应用，涉及NLP、数据可视化、音频处理、机器学习建模及训练等等 今天向大家介绍2个我觉得非常有趣的项目：playground和Code Gene…
Logistic Regression算法非常著名，据说在工程实际中用得非常多。作为菜鸟一只，我在dragonstar课上第一次耳闻，由于Yu Kai老师讲得快，当时没怎么搞懂。今天听了CS229的课，找到了牛人的笔记和程序，才算略懂一点。 Logistic Regression是一种回归算法，它跟Linear Regression回归有一定的不同。…
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks 理解长短期记忆网络 改进循环神经网络的4个方向 神经 Turing 机器有它们能够读和写的外部的记忆attention接口让循环神经网络聚焦于部分输入自适应计算时间允许每一步的计算量不同神经程序员能调用函数，在它们运行时构建程序都依靠相同的基本技巧（称为att…
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