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博客  (共17篇文章)

PSPNet

主要贡献 提出金字塔场景分析网络,在传统基于FCN的像素级预测框架中嵌入复杂场景的语境特征。 对基于深度监测损 …

Resnet

为解决深度神经网络退化问题,提出一种残差学习框架减轻网络训练,将网络层变为学习关于层输入的残差函数,而不是学习未参考的函数,这可以使得以前的网络变得更深。

Segnet

segnet网络使用编解码结构,编码部分使用的是VGG16的前13个卷积层。关于VGG参考:VGG 编码过程中池化时使用池化索 …

VGGNet

主要研究卷积网络深度对于图像识别的影响,主要贡献是使用3x3代替5x5,7x7卷积滤波器。

Deeplabv3+

Deeplabv3+ 空洞卷积:kernel=(3,3),rate = n,此时卷积核大小为3+(3-1)*(n-1) 输入图像利用特征提取网络生成 …

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