关于自己的感受

狸猫プーさん 2018-12-07 01:59:16

最近刚开始学C++，发现自己接触的内容越来越难，因为自己还有学业要顾及，导致没多少时间能投入C++，也越来越赶不上老师的课程了，但是，我真的很想学好C++，所以我要坚持，我要安排好时间练习。

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fohoo 2018-12-18

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C++ primer，多看几遍，多写写例子

ooolinux 2018-12-08

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从入门到放弃~

赵4老师 2018-12-08

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一万小时定律

AlbertS 2018-12-07

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这是一个漫长的过程

Introduction CNN用分布式的代码去表示目标经典目标检测和最新目标跟踪都用到了RPN(region proposal network)，锚框(anchor)是RPN的基础，感受野(receptive field, RF)是anchor的基础。本文介绍感受野及其计算方法，和有效感受野概念什么是感受野? 感受野与视觉感受野(receptive field)这一概念来自于生物神经科学，是指感觉系统中的任一神经元，其所受到的感受器神经元的支配范围。感受器神经元就是指接收感觉信号的最初级神经元视

感受野是什么？有什么用？深度学习笔记

这里写目录标题概念举例感受野的计算规律两种计算感受野的方法从前往后从后往前推导VGG16网络的感受野结构从后往前从前往后感受野大于图片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，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图1所示。在典型CNN结构中，FC层每个输出节点的值都依赖FC层所有输入，而CONV层每个输出节点的值仅依赖CONV层输入的一个区域，这个区域之外

仍以手写数字识别为例、如果我们通过堆叠卷积核继续加深网络、我们会发现更大的网络似乎没有意义，也就是说此时加深网络似乎从感受野的角度来说似乎是盲目的？那是不是说，只有更复杂的、具有更高维特征的任务才需要相应加深网络深度、不断扩大感受野呢？*ResNet50采用了不一样的网络架构：瓶颈结构（bottleneck structure），这种结构在增加网络深度的同时，对感受野的扩张有一定影响。结论：有效感受野的存在告诉我们：仅仅达到输入尺度的感受野是无法将全部输入作为有效输入的。

一、理论感受野 1、定义感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响 convNets(cnn)每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着他可能蕴含更为全局、语义层次更高的特征；而值越小则表示其所包含的特征越趋向于局部和细节。因此感受野...

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