FCN内容通读

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本文完全为个人心得体会,只做记录用,欢迎交流替换全连接层为卷积层以alexnet为例,替换了最后三层fc为卷积层,得到的是通道数很大(4096)而长宽很小的输出,其实我不太能理解这里的创新点,或许就算根本不用这三个卷积层,直接进行后面的upsampleing,原理上没区别,最多是效果差一些.深度之后再经过一次卷积变为预测深度21. 上采样(deconv) 其实就是反向卷积,小图边大图. 分层保留特征这里比较有意思,作者将pool3 pool4后得到的特征图都保留了下来,用于和上采样后的输出…

mui开发webapp(2)

前端开发APP,从HBuilder开始~ 序通过 HTML5 开发移动App 时,会发现HTML5 很多能力不具备.为弥补HTML5 能力的不足,在W3C 中国的指导下成立了www.HTML5Plus.org组织,推出HTML5+规范. HTML5+扩展了JavaScript 对象plus,使得js 可以调用各种浏览器无法实现或实现不佳的系统能力,设备能力如摄像头.陀螺仪.文件系统等,业务能力如上传下载.二维码.地图.支付.语音输入.消息推送等. HBuilder 的手机原生能力调用分2 个层…

HTML5+开发移动app-mui开发示例

mui 官网:http://dcloudio.github.io/mui/ 说明:希望你可以把官网内容通读一遍,这是以后开发的基础开始新建项目在首页点击新建移动App,如下: 或者在项目管理器内右键新建,或者快捷键ctrl+n+a 选择模版这里选择mui项目,会自动引入mui的js和css,如下: 文件结构默认有以下几个文件夹:css,fonts,js,如下: 简单开发 header 打开index.html后在body内输入mh后回车,如下: body 同样输入mbo后回车 list…

HBuilder+移动APP开发实例

mui: 官网:http://dcloudio.github.io/mui/ 说明:一般要把官网内容通读一遍,这是开发的基础开始 1.新建项目在首页点击新建移动App,如下: 或者在项目管理器内右键新建,或者快捷键ctrl+n+a 2.选择模版这里选择mui项目,会自动引入mui的js和css,如下: 3.文件结构默认有以下几个文件夹:css,fonts,js,如下基础开发代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head&g…

跨平台移动APP开发进阶(二)HTML5+、mui开发移动app教程

前端开发APP,从HBuilder开始~ 序通过 HTML5 开发移动App 时,会发现HTML5 很多能力不具备.为弥补HTML5 能力的不足,在W3C 中国的指导下成立了www.HTML5Plus.org组织,推出HTML5+规范. HTML5+扩展了JavaScript 对象plus,使得js 可以调用各种浏览器无法实现或实现不佳的系统能力,设备能力如摄像头.陀螺仪.文件系统等,业务能力如上传下载.二维码.地图.支付.语音输入.消息推送等. HBuilder 的手机原生能力调用分2 个层…

FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集: http://pan.baidu.c…

通读cheerio API ——NodeJs中的jquery

通读cheerio API ——NodeJs中的jquery 所谓工欲善其事,必先利其器,所以通读了cheerio的API,顺便翻译了一遍,有些地方因为知道的比较少,不知道什么意思,保留了英文,希望各位不吝告诉我,然后一起把这个翻译完成. ###cheerio 为服务器特别定制的,快速.灵活.实施的jQuery核心实现. ###Introduction 将HTML告诉你的服务器 var cheerio = require('cheerio'), $ = cheerio.load('<h2 cla…

笔记︱图像语义分割（FCN、CRF、MRF）、论文延伸（Pixel Objectness、）

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

论文阅读笔记（一）FCN

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络摘要卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进…

FCN用卷积层代替FC层原因（转）

分类任务 CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法.例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改称为自己想要的类别数,然后再根据实际需要修改网络模型(通常是瘦身).下面记录几个point. 关于crop 一般在训练的时候会利用两个手段做data augmentation,分别是mirror和crop.其中,mirror没什么特别,但是crop有一些东西我们需要了解. 在训练的时候,crop操作会在大图上随机切小图,然后…