基于卷积神经网络和上下文模型的目标检测.pdf下载

weixin_39820535 2021-10-06 21:11:48

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LeNet5 论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf LeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层（不包括输入层），每层都包含不同数量的训练参数，如下图...

一、绪论 1.1 研究背景面部表情识别 (Facial Expression Recognition ) 在日常工作和生活中，人们情感的表达方式主要有：语言、声音、肢体行为（如手势）、以及面部表情等。在这些行为方式中，面部表情所携带的表达人类内心情感活动的信息最为丰富，据研究表明，人类的面部表情所携带的内心活动的信息在所有的上述的形式中比例最高，大约占比55%。人类的面部表情变化可以传达出其内心的情绪变化，表情是人类内心世界的真实写照。上世纪70年代，美国著名心理学家保罗•艾克曼经过大量实验之后，将人类

笔记整理：王大壮论文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.344.pdf动机句法信息,特别是依存树,已经被广泛应用于关系提取,以更好地分析与给定实体相关联的上下文信息。然而大多数现有的研究都饱受依赖树噪声的影响，特别是当它们自动生成时。由于直接利用依存信息可能会引入混淆，所以需要对依存信息进行筛选。为此，本文通过注意力图卷积神经网络（A-GCN）来辨别...

原论文下载：https://arxiv.org/pdf/1912.06319.pdf 摘要在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是小目标的检测仍然是一个挑战，因为它们的分辨率低，信息有限。为了提高小目标检测的准确性，我们提出了一种基于上下文的目标检测方法。该方法通过融合多尺度特征，利用不同层次的附加特征作为上下文信息。我们还提出了一种基于注意力机制的目标检测方法，该方法能够聚焦于图像中的目标，并且能够包含目标层的上下文信息。实验结果表明，该方法比传统的SSD在检测小目标上的精度更...

文章目录0️⃣LeNet5🏵LeNet-5的训练算法🏵卷积神经网络的优点🏵总结1️⃣AlexNet🏵特点🏵代码🏵主要贡献🌺ReLU激活函数的引入🌺层叠池化操作🌺Dropout操作🌺网络层数的增加2️⃣VGGNet（Visual Geometry Group）🏵要点3️⃣Google Inception Net🏵1x1卷积的作用🏵要点4️⃣ResNet🏵要点5️⃣基于区域的CNNs (R-CNN - 2013, Fast R-CNN - 2015, Faster R-CNN - 2015)🏵RCNN🏵Fast

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