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字典学习(DL)方法近年来被广泛应用于解决各种计算机视觉领域的问题。现有的大部分字典学习算法均旨在学习一个综合型字典来表示输入信号,并使表示系数或表示误差具有一定的判别能力。这些字典学习算法大都需要对
感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解是必备的。
现有的高精度目标检测算法依赖于超深的主干网络(如ResNet和Inception),无法满足实时目标检测场景的需要,相反采用轻量级主干网络(如VGG-16和MobileNet)能达到实时目标检测的目的
感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是,特征图上
机器学习算法及其应用；机器学习是人工智能发展中一个十分活跃的领域,其研究目的是希望计算机具有如同人类一样从现实世界中获取知识的能力,同时,以模拟人类的学习过程出发点,建立学习的计算理论,构造各种学习系
Q1:感受野指什么? A1:(1)从局部理解:(上层->本层)感受野等价与卷积核尺寸。 (2)从全局理解:指输出特征层中一个点映射在原始输入图像中的区域。
感受野的计算公式如下: r1=1,strides=1 rn = rn-1 + (fn – 1)*strides rn表示第n层的感受野 fn表示第n层卷积核大小 striden表示前n-1层str
gabor函数模拟人类视觉皮质的感受野，用来边缘检测。具体参数及用法请见文档的注释。
针对多传感器图像融合问题, 提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法. 首先, 采 用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后, 对低频子图像采用改进型感受野模型
GBDT算法及其应用.pdf
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