目标检测】池化层(pooling)的反向传播是怎么实现的

目录:池化层的反向传播是怎么实现的 一、前言二、平均池化二、最大池化四、最大池化的数学原理 一、前言 卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作,因为Pooling池化操作使得feature map的尺寸发生变化,假如做 2 × 2 2\times 2 2×2的池化,步距为2,假设第 l + 1 l+1 l+1层有4个梯度,那么第 l l l层就会有16个梯度,这使得梯度无法对位的进行传播...

U2-Net 使用嵌套 U 结构进行更深入的显着目标检测

U-net 的一种变体,称为 U²-Net 或 U-squared Net。U²-Net 基本上是由 U-Net 构成的 U-Net。 因此,事不宜迟,让我们进入这篇精彩的论文。U²-Net 是为显着目标检测或 SOD而设计的。对于那些不知道的人,显着性物体检测基本上是检测给定图像中最重要或主要的物体。 主要进展 我们的 U2-Net 的架构是一个两层嵌套的 U 结构。该设计具有以下优点: 由于在我们提出...

目标检测模型、卷积网络的感受野与分形特征

概述 最近几年深度学习的快速发展对目标检测(Object Detection)领域也产生了巨大的影响,各种SOTA(State of Art)的模型也层出不穷,包括但不限于Faster-RCNN,YOLO,SSD,FCOS等等,很多时候我们看论文和模型容易陷入其复杂的细节之中,而得不到全局的视野,尤其是像Yolo系列各种堆版本也是看的眼花缭乱。事物的发展也许就是这样的吧,刚开始都是各种复杂,越到后面越能...

《深度学习与目标检测 YOLOv5》

《深度学习与目标检测 YOLOv5》 flyfish 基础 深度学习基础 - 向量 深度学习基础 - 累加符号和连乘符号 深度学习基础 - 最大似然估计 深度学习基础 - 朴素贝叶斯 深度学习基础 - 链式法则 深度学习基础 - 神经元 深度学习基础 - 知识脉络 深度学习基础 - 从泰勒级数到直线 深度学习基础 - 从余弦定理到余弦相似性 深度学习基础 - 余弦定理 深度学习基础 - 积分 深度学习基...

人工智能——大白话熟悉目标检测基本流程

大白话熟悉目标检测基本流程 前言数据集数据加载类主干网络(Backclone)颈部网络头部网络 前言 数据集        在进行所有人工智能检测前我们必需准备的工作之一是获取数据集,目标检测算法根据流行的不同模型分为使用,所以很多时候需要用代码将数据集转换成我们需要的格式。但是其进行下一步创建数据加载类时大都以一种形式将获取到的边界框、类别、旋转角度等特征呈现使用,这里我不确定是不是都全转换成txt文...

目标检测6--NanodetPlus算法分析

文章目录 1.简介2.辅助训练模块Assign Guidance Module3.损失函数4.标签匹配策略5.后处理介绍6.特征融合参考资料 欢迎访问个人网络日志🌹🌹知行空间🌹🌹 1.简介 NanoDet是上海人工智能实验室的RangiLyu于2020年10月份开源的轻量级检测项目,取得了很好的效果,广受关注。2021年12月份,作者又更新发布了NanoDetPlus,在coco val上的map提升了...

改进YOLOv5系列:增加Swin-Transformer小目标检测

💡统一使用 YOLOv5 代码框架,结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。 本篇是《增加一个Swin检测头结构🚀》的代码演示 ...

目标检测算法——YOLOv5结合ConvNeXt结构

关注”PandaCVer“公众号 深度学习Tricks,第一时间送达 论文题目:A ConvNet for the 2020s 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.03545 源代码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 纯卷积主干网络!可与大火的分层视觉Transformer竞争!多个任务性能超越Swin! MetaAI在...

利用yolov5进行目标检测,并将检测到的目标裁剪出来

利用yolov5进行目标检测,并将检测到的目标裁剪出来 写在前面:关于yolov5的调试运行在这里不做过多赘述,有关yolov5的调试运行请看:https://www.bilibili.com/video/BV1tf4y1t7ru/spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=043dc71f3eaf6a0ccb6dada9dbd8be37 本文章主要讲解的是裁剪。 需求:识别图片...
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2022-11-27 13:13:50 1669526030