monodepth2介绍 monodepth2是在2019年CVPR会议上提出的一种三维重建算法,monodepth2是基于monodepth进行了改进,采用的是基于自监督的神经网络,提出了一下三点优化: 一个最小重投影误差,用来提升算法处理遮挡场景的鲁棒性 一种全分辨率多尺度采样方法,可以减少视觉伪影 一种auto-masking loss,用来忽略训练像素中违反相机运动假设的像素点 monodepth2的论文和代码地址 论文地址:https://arxiv.org/abs/1806.0126

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

原文链接:http://www.freezhongzi.info/?p=104 OpenWrt网络结构 OpenWrt的网络配置很丰富,在我看来几乎可以完成任何网络结构.下图为一个支持OpenWrt的路由器网络结构:这个路由器内部交换机有6个口,其中1个WAN口.4个LAN口.Port5默认连接内部网卡eth0,还有连接Wifi的无线网卡接eth2,eth3保留. 最让我惊奇的是OpenWrt网络的灵活性,它主要靠VLAN和(Bridging)网桥等实现. VLAN 一般路由器为节约成本只有一张

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在

神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用 近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出

上一节我们部署了 Calico 网络,今天将运行容器并分析 Calico 的网络结构. 在 host1 中运行容器 bbox1 并连接到 cal_net1: docker container run --net cal_net1 --name bbox1 -tid busybox 查看 bbox1 的网络配置. cali0 是 calico interface,分配的 IP 为 192.168.119.2.cali0 对应 host1 编号 11 的 interface cali5f744ac0

在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况.本博文分为四个部分,第一部分介绍相关函数,第二部分是代码测试,第三部分是运行结果,第四部分介绍相关参考资料. 一. 相关函数 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的日志文件.日志文件名的形式如:e

小结: 1. 是否能设计一种DNN的特定网络结构来改善DNN,使得其学习起来更加高效 https://mp.weixin.qq.com/s/lF_WLAn6JyQqf10076hsjA Deep & Cross Network for Ad Click Predictions 计算广告CTR预估系列(十一)--谷歌DCN模型理论与实践 随着DNN在计算机视觉.自然语言处理.语音识别等领域取得重要进展,DNN几乎无限的表达能力被广泛的研究.同样也尝试被用来解决web产品中输入高维高稀疏的问题.DN

这个结构其实不难,但是它里面训练的一些东西我还没有搞清楚,打算把昨天写的代码传上来,方便日后来看,发现了一个很有意思的库叫TF-slim打算哪天看看有没有好用的东西 from datetime import datetime import math import time import tensorflow as tf import numpy as np """ create a function to construct a convLayer and put the p

一.说明 fcn的开源代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 其中,pascalcontext-fcn语义分割,算上背景,一共分割为60类. pascalcontext-fcn全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Sk

一.写在前面 fcn是首次使用cnn来实现语义分割的,论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 实现代码地址:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Skip Layer) 为了便于理解,我拿最简单的结构voc-fcn-alex

分析 Calico 的网络结构 在 host1 中运行容器 bbox1 并连接到 cal_net1: docker container run --network cal_net1 --name bbox1 -tid busybox 查看 bbox1 的网络配置 cali0 是 calico interface,分配的 IP 为 192.168.119.7.cali0 对应 host1 编号 7 的 interface cali865e6869b8a host1 将作为 router 负责转发目

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来/ 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions:xception这种是分开做的. 它最初的想法是从Incetpion来的,总体思想是把corss-channel correlations和spatial correlations充分解耦合: 将Inceptio

cnn发展史 这是imageNet比赛的历史成绩 可以看到准确率越来越高,网络越来越深. 加深网络比加宽网络有效的多,这已是公认的结论. cnn结构演化图 AlexNet 诞生于2012年,因为当时用了两个GPU(硬件设备差),所以结构图是2组并行 网络结构总共8层,5个卷积层,3个全连接层,最后输出1000个分类 分层结构图 简单解释如下: conv1:输入为224x224x3,96个shape为11x11x3的卷积核,步长为4,输出55x55x96的特征图,(224-11)/4+1,padd

手写数字识别经典案例,目标是: 1. 掌握tf编写RNN的方法 2. 剖析RNN网络结构 tensorflow编程 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ### 注意 # init_state = tf.zeros(shape=[batch_size,rnn_cell.state_size]) # init_state = lstm_cell

现象: 用caffe time测试网络结构,前向传播是 8 ms左右, 实际集成后运行的时候,forward耗时大概4-5ms. 输入大小是一致的. 于是开始查这个问题. 最后定位到,差别在proposal层的sort_box函数.caffe time的耗时明显比集成的多3ms左右. sort_box 用来对产生的候选框排序.用的算法是qsort. 打印出里面的数据,发现,caffe time测试的时候,里面都是0.实际的数据并不是0. 所以,qsort 对全0的运行速度,大概是O(n2)的时候

http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(by Andrej Karpathy,Stanford的Li Fei-Fei的博士生.文章介绍了RNN和LSTM,同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果.)以及Understanding LSTM Networks(by Chris Olah)的阅读笔记.网上有很多翻译的版本:<递归神经网络不可