对Rethinking ImageNet Pre-training的理解
Kaiming He的这篇论文提出了一个新问题,在目标检测、实例分割和人体关键点检测等领域,预训练的模型是否真的起了作用?通过实验,得出结论:迭代次数较少时,使用预训练模型效果更好;但是只要迭代次数充分多,使用预训练的模型和使用随机初始化的模型效果差距不大。可见预训练模型并不是那么重要。
对Rethinking ImageNet Pre-training的理解的更多相关文章
- rethinking imageNet pre-training
paper url: https://arxiv.org/abs/1811.08883  当在数据量足够和训练iterations足够的情况下,ImageNet pretrain不会对最后的性能有帮 ...
- 转:谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清 微信讲座完整版
[转:http://blog.csdn.net/buaalei/article/details/46344675] 大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊 ...
- (原)caffe中通过图像生成lmdb格式的数据
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5909121.html 参考网址: http://www.cnblogs.com/wangxiaocvp ...
- 贾扬清分享_深度学习框架caffe
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 ...
- 『计算机视觉』物体检测之RefineDet系列
Two Stage 的精度优势 二阶段的分类:二步法的第一步在分类时,正负样本是极不平衡的,导致分类器训练比较困难,这也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation ...
- 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译
基础介绍 项目地址:Mask_RCNN 语言框架:Python 3, Keras, and TensorFlow Python 3.4, TensorFlow 1.3, Keras 2.0.8 其他依 ...
- 谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清 微信讲座完整版
谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清 微信讲座完整版 一.讲座正文: 大家好!我是贾扬清237,目前在Google Brain83,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe60.没有太多准备, ...
- Google大脑科学家贾杨清(Caffe缔造者)-微信讲座
Google大脑科学家贾杨清(Caffe缔造者)-微信讲座 机器学习Caffe 贾扬清 caffe 一.讲座正文: 大家好!我是贾扬清178,目前在Google Brain69,今天有幸受雷鸣师兄 ...
- (ZT)谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清 微信讲座完整版
一.讲座正文:大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解.我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的 ...
随机推荐
- Python图表数据可视化Seaborn:3. 线性关系数据| 时间线图表| 热图
1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import ...
- 20165235 实验一 Java开发环境的熟悉
20165235 实验一 Java开发环境的熟悉 课程:JAVA程序设计 姓名:祁瑛 学号:20165235 指导老师:娄嘉鹏 实验日期: 2018.4.2 实验内容:java开发环境的熟悉 一,实验 ...
- 设计模式之单例模式及应用demo
单例模式是创建型模式之一. 单例模式顾名思义是单例的,也就是只有一个实例化对象,这都来源于它的私有化构造函数. 单例模式特点: 1.单例类只能有一个实例. 2.单例类必须自己创建自己的唯一实例. 3. ...
- html-伪类
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- Service插件化解决方案
--摘自<android插件化开发指南> 1.ActivityThread最终是通过Instrumentation启动一个Activity的.而ActivityThread启动Servic ...
- 深入理解JS防抖与节流
参考博客:JS防抖和节流,感谢作者的用心分享 日常开发过程中,滚动事件做复杂计算频繁调用回调函数很可能会造成页面的卡顿,这时候我们更希望把多次计算合并成一次,只操作一个精确点,JS把这种方式称为deb ...
- Jmeter元件——JSON Extractor后置处理器
场景使用 json extractor后置处理器用在返回格式为json的HTTP请求中,用来获取返回的json中的某个值.并保存成变量供后面的请求进行调用或断言等. 使用方法 1.常规操作 路径:选择 ...
- vue中的单文件组件
之前都是在html文件中写组件的css,组件的js,组件的模板来演示vue组件的语法,下面介绍以.vue结尾的单文件组件.vue-loader是一个Webpack的loader,可以将单文件组件转换为 ...
- [OC] Block的使用
由ControllerA跳转到controllerB,在controllerB中选择一个参数的值,并将它传回给controllerA. 首先,在controllerB的.h文件中写入: @interf ...
- BZOJ.1558.[JSOI2009]等差数列(线段树 差分)
BZOJ 洛谷 首先可以把原序列\(A_i\)转化成差分序列\(B_i\)去做. 这样对于区间加一个等差数列\((l,r,a_0,d)\),就可以转化为\(B_{l-1}\)+=\(a_0\),\(B ...