CNN模型合集 - 知乎
CNN模型合集 | 19 SENet SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显 …
CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎
CNN 的确是从视觉皮层的生物学上获得启发的。 视觉皮层有小部分细胞对特定部分的视觉区域敏感。 Hubel 和 Wiesel 于 1962 年进行的一项有趣的试验详细说明了这一观点，他们验证出大脑中的一些个 …
卷积神经网络 - 知乎
CNN中最基础的操作是卷积convolution，再精确一点，基础CNN所用的卷积是一种2-D卷积。 也就是说，kernel只能在x,y上滑动位移，不能进行深度 (跨通道) 位移。 这可以根据图1来理解，对于图中 …
Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗？ - 知乎
cnn 是硬件局限下的产物 cnn主要处理图像数据，T主要处理序列数据 cnn， MLP，T 资源有限就简化MLP 资源无限就堆叠MLP 从理论性质的角度，有差异的地方，例如全局性和局部性，也有相同的地 …
CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
CNN 全称是 Convolutional Neural Network，中文又叫做 卷积神经网络。 在详细介绍之前，我觉得有必要先对 神经网络 做一个说明。
卷积神经网络（CNN）详解
Apr 18, 2022 · 1. 卷积神经网络结构介绍 如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点： （1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息； （2）其次参数过多效率低下，训练困难； （3）同 …
深度学习之目标检测的前世今生（Mask R-CNN） - 知乎
前段时间做了关于mask R-CNN的的文献阅读交流，但是由于mask R-CNN的思想是基于下图的这样的思想，一步步改进的。 所以就想写一篇关于目标检测的这样的一个 发展里程与其基本思想的变化，帮 …
CNN中，当图像经过卷积层时，通道数是怎么变化的？ - 知乎
Jul 23, 2021 · CNN卷积层可视化介绍 CNN可视化内容 1.CNN可视化 卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的模型结构，其广泛地用于图像处理，极大地提升了模型表现，推动了计算机视觉的发展 …
CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机器学习任务中 …
在 CNN 中，为什么要逐渐增加特征图的通道数？ - 知乎
为什么要增加特征通道数，因为这就是在提取特征，每个通道专注不同的特征，有的是专注边缘，有的专注纹理，有的专注形状；高层次的CNN特征，有的专注鼻子、有的专注眼睛。 这些东西，显然不是3 …