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one-stage目标检测网络

待写催自己更

MobileNet V1 v1版本的mobilenet，在自己的倒立摆实践中有过使用。在GPU上预测每张图片，仅用时4ms左右，达到了实时的效果。 mobilenet v1网络的核心，主要是使用了depthwise convolution 和 pointwise convolution两种卷积。 Depthwise convolution & Pointwise convolution depthwise convolution和pointwise convolution将普通的卷积，拆分成两个过程：即各个像素与卷积核相乘求和，以及各通道相加这两个过程。 depthwise convo...

本文主要整理，之前在学习吴恩达机器学习和李航的统计学习方法时的部分笔记。 统计学习方法书，主要讨论监督学习问题。 一、统计学习方法概论 统计学习方法是由模型、策略和算法构成的。 模型：表示输入到输出的映射，可以是条件概率分布或者决策函数。所有可能的模型的集合称为假设空间。 策略：通过确定学习策略，进而确定按怎样的准则学习或选择最优的模型，即从假设空间中选择最优的模型。首先确定损失函数来度量模型预测错误的程度，再希望损失最小。也可以加入正则项。 算法：策略将统计学习问题归结为数学上的最优化问题，统计学习的算法则是求解最优化问题的算法。同时，因...

论文阅读笔记：CornerNet

之前学习吴恩达深度学习视频的时候，笔记都做于笔记本上。借此秋招复习之际，将之更于博客中，并附加一些之后所学的知识。 一、归一化输入与BatchNormalization 1、归一化输入 加速网络学习收敛、往往是输入层。 Z-Score（0均值、1方差）归一化步骤： ①、零均值化： ②、归一化方差： 线性（最大最小）归一化公式： 这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。 这种方法有个缺陷，如果max和min不稳...