FCN(fully convolutional networks),RPN(Region Proposal Network),FPN(feature pyramid networks)反捲積和空洞卷積
1.FCN(fully convolutional networks 全卷積網絡) FCN將傳統CNN中的全連接層轉化成一個個的卷積層。如下圖所示，在傳統的CNN結構中，前5層是卷積層，第6層和第7層分別是一個長度爲4096的一維向量，第8層是長度爲1000的一維向量，分別對應1000個類別的概率。FCN將這3層表示爲卷積層，卷積核的大小(通道數，寬，高)分別爲（4096,1,1）、（4096,1
相關文章
- 1. 圖卷積Graph Convolutional Networks
- 2. 空洞卷積
- 3. 圖卷積網絡GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
- 4. [卷積]空洞卷積的改進
- 5. 卷積與反捲積（轉置卷積）
- 6. Convolutional Neural Networks卷積神經網絡（二）
- 7. 神經網絡中卷積操作小結（卷積，反捲積，空洞卷積）
- 8. 可變形卷積網絡：Deformable Convolutional Networks
- 9. Deformable Convolutional Networks 可變形卷積
- 10. Deformable Convolutional Networks(可變形卷積)
- 更多相關文章...
- • C# 反射（Reflection） - C#教程
- • XSD 空元素 - XML Schema 教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 圖卷積Graph Convolutional Networks
- 2. 空洞卷積
- 3. 圖卷積網絡GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
- 4. [卷積]空洞卷積的改進
- 5. 卷積與反捲積（轉置卷積）
- 6. Convolutional Neural Networks卷積神經網絡（二）
- 7. 神經網絡中卷積操作小結（卷積，反捲積，空洞卷積）
- 8. 可變形卷積網絡：Deformable Convolutional Networks
- 9. Deformable Convolutional Networks 可變形卷積
- 10. Deformable Convolutional Networks(可變形卷積)