原创 AdderNet

  AdderNet是由華爲、北大和悉尼大學共同提出的一個網絡層結構。主要思想是用加法代替卷積層特徵計算的乘法,從而實現減少深度網絡的計算。 1、卷積計算   在深度卷積神經網絡中,設F∈Rd×d×cin×coutF\in R^{

原创 ROI pooling與ROI align

1、ROI pooling 比較早出現這個是Kaiming He的"Spatial Pyramid Pooling in Deep convolutional Networks for Visual Recognition"。之所

原创 Region Proposal by Guided Anchoring

自從anchor方法在目標檢測領域出現時,就以其良好的效果被用於各種算法中,如yolo、SSD等等。但是anchor生成是按照預先設置好的規則來生成了,爲了保證算法的檢測效果,需要生成大量的anchor,其中絕大部分都是沒用的an

原创 FSAF-Feature Selective Anchor-Free

《Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection》是由Carnegie Mellon大學Chenchen Zhu等提出的自動選擇合適的尺度

原创 去霧算法

“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”閱讀筆記 含霧圖像的模型可用如下等式表示: I(x)=J(x)t(x)+A(1−t(x)) 其中I 是實際獲取到的圖像,J 是場

原创 前景目標檢測——幀差法

目標檢測是機器視覺中一個很重要的領域。前景目標檢測是目標檢測中的一個重要分支,其方法有很多,這裏討論的是幀差法。 幀差法是用當前幀和某固定幀的絕對值差來提取運動目標。固定幀選取的原則是場景中不存在運動目標。假設獲取的某固定幀(背景幀)爲

原创 GoogLeNet網絡

本篇文章是對“Going deeper with convolutions”這篇論文的讀後總結。 文章作者說明了爲什麼網絡的結構叫GoogLeNet,原文是這樣說的:This name is an homage to Yann LeCu

原创 人工智能與人類世界的迷思

自從阿法狗之後,人工智能成爲社會的熱點。人們都很期待通過人工智能來改變社會,服務社會,當然也有部分人表示對人工智能的擔憂,一是擔憂人工智能的應用導致大規模的失業,二是擔憂人工智能對人類社會的暴力破壞,如同很多科幻電影所講述。 目

原创 BP神經網絡與卷積神經網絡(CNN)

1、BP神經網絡 1.1 神經網絡基礎 神經網絡的基本組成單元是神經元。神經元的通用模型如圖 1所示,其中常用的激活函數有閾值函數、sigmoid函數和雙曲正切函數。 圖 1 神經元模型 神經元的輸出爲: y=f(∑i=1m