AlexNet网络结构详解（含各层维度大小计算过程）与PyTorch实现 1、AlexNet之前的思考2、AlexNet网络结构3、AlexNet网络结构的主要贡献4、PyTorch实现 在上文中详细介绍了第一个神经网络 LeNet，但是在其提出20年的时间里并没有引起学者和各研究…

20行循环，先给m_map这个容器里面填东西 26行迭代器是抄qt官方的一个迭代器例子

一.红黑树与哈希表 1.红黑树 红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。 红黑树为了保证其最长…

使用QCombox, Item带图标 foreach遍历QMap<key,value> 添加QCombox的Item &#xff0c;带图标&#xff0c;显示城市名称&#xff0c;userData中存入区号 使用QCombox的on_comboxCityZone_currentIndexChanged事件&#xff0c;打印combox的text&#xff0c;currentData 布…

关于QMap的几点总结思考 题记&#xff1a; 前段时间集中精力写了数据的分拣算法&#xff0c;用到了容器QMap和QMultiMap。回头再来回去该算法的时候&#xff0c;又觉得当时好像不是自己写的一样&#xff0c;于是有必要将QMap类来总结一下。 首先来了解下C中STL中的map&#x…

QVector_QMap QVector简介 头文件&#xff1a;#include<QVector> 模块&#xff1a; QT core 功能&#xff1a; QVector类是动态数组的模板类&#xff0c;顺序容器&#xff0c;它将自己的每一个对象存储在连续的内存中&#xff0c;可以使用索引号来快速访问它们 常用…

FPN结构详解

原文链接 神经网络特征提取过程中&#xff0c;一般底层特征具有良好的空间信息&#xff0c;高层的具有良好的语义信息。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测&#xff0c;但我们知道低层的特征语义信息比较少&#xff0c;但是目标位置准确&#xff1b;高层…

FPN论文笔记 现在看FPN和Inception并行结构融合有点像&#xff0c;FPN上采样同时横向连接相加&#xff0c;Inception是堆叠几个感受野不同的feature&#xff0c;融合的思想有点相似。 FPN是什么&#xff1f; Feature Pyramid Networks,用于特征抽取&#xff08;feature extr…

深度学习入门小菜鸟&#xff0c;希望像做笔记记录自己学的东西&#xff0c;也希望能帮助到同样入门的人&#xff0c;更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、FPN提出原因 二、FPN的参考思想 三、特征金字塔 四、FPN具体思路 一、FPN提出原因 卷积网络中&#xff0c;深层网…

一、FPN网络结构 二、FPN网络结构解释 FPN的总体架构如上图所示&#xff0c;主要包含自下而上网络、自上而下网络、横向连接与卷积融合4个部分。 自下而上&#xff1a; 最左侧为普通的卷积网络&#xff0c;默认使用ResNet结构&#xff0c;用作提取语义信息。C1代表了…

特征图金字塔网络FPN（Feature Pyramid Networks）是2017年提出的一种网络，FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。 低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征…

论文：Feature Pyramid Networks for Object Detection Motivation 许多图像识别的检测算法都考虑到不同尺寸图片（multi-scale）对算法的影响。下图是几种利用不同尺寸特征的策略。 a. 图像金字塔，生成不同尺寸的图片，每张图片生成不同的特征，分别进行预测，最后统计所有…

FPN&#xff08;Feature Pyramid Network&#xff09;是一种用于目标检测和语义分割等计算机视觉任务的网络结构。它旨在解决不同尺度下的特征信息不足的问题&#xff0c;提高模型对小目标和远距离目标的检测能力。在目标检测任务中&#xff0c;由于目标的尺度和形状各异&#…

有现成的代码&#xff1a;https://github.com/Kongsea/FPN_TensorFlow 推荐根据该博客来学习&#xff1a;https://www.jianshu.com/p/324af87a11a6 https://blog.csdn.net/bi_diu1368/article/details/90812517 纸上得来终觉浅&#xff0c;须知此事要coding&#xff01; ResN…

经典的two stage检测网络有：faster RCNN和SSD，它们用于做bbox regression的模型各有不同，faster RCNN是VGG，feature map经过不断地下采样，最后的feature map送入RPN层，这样不断地下采样使得小检测框的像素非常小，无法进行训练的到，得到很好的结果。而SSD则是分别对不同…

Caffe2&#xff08;官方实现&#xff09; - https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines Caffe - https://github.com/unsky/FPN PyTorch - https://github.com/kuangliu/pytorch-fpn(just the network) MXNet - https://github.…

简介 为了使用更多的语义信息&#xff0c;目标检测模型一般在卷积神经网络最后一层的特征图上进行后续操作&#xff08;随着不断地下采样&#xff0c;语义信息更丰富&#xff0c;空间信息更稀少&#xff09;&#xff0c;而这一层对应的下采样率一般是比较大的&#xff0c;如16…

论文题目&#xff1a;Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文链接&#xff1a;论文链接 论文代码&#xff1a;Caffe版本代码链接 一、FPN初探 1. 图像金字塔 图1 图像金字塔 图2 高斯金字塔效果 如上图所示&#xff0c;这是一个图像金字塔&#xff0c;做CV的你…

FPN和PAN都是用于解决在目标检测中特征金字塔网络(FPN)在多尺度检测任务上的不足的方法。下面分别详细介绍一下它们的原理和区别。 FPN FPN全称Feature Pyramid Network&#xff0c;是由FAIR在2017年提出的一种处理多尺度问题的方法。FPN的主要思路是通过构建金字塔式的特征图…