VGG是我第一个自己编程实践的卷积神经网络，也是挺高兴的，下面我就对VGG在这篇文章中做一个分享。References：电子文献：https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/89207534https://blog.csdn.net/si ...

之前我用pytorch把ResNet18实现了一下，但由于上周准备国家奖学金答辩没有时间来写我实现的过程与总结。今天是祖国70周年华诞，借着这股喜庆劲，把这篇文章补上。References：电子文献：https://blog.csdn.net/weixin_43624538/article/deta ...

迁移学习（Transfer Learning），又称预训练。即利用社区内开源的权重参数更快更好地训练自己的网络。然而，我一直纳闷的是，别人训练好的参数是怎么直接用到自己的网络上来的，倘若网络结构内部有一点不同那岂不是完全不一样了吗？Andrew Ng的课程给了我很大的启发，结合上自己的一些想法，写下 ...

继之前那篇deep-learning笔记：着眼于深度——VGG简介与pytorch实现，我觉得还是有必要提一下VGG的前辈——具有历史意义的AlexNet，于是就写了这篇文章简要介绍一下。References：电子文献：https://blog.csdn.net/zym19941119/articl ...

最近看了目标检测中比较经典的SSD，觉得有不少挺好的创新。之前的文章中也提到过，由于one-stage的检测方法和two-stage的检测方法都存在着速度与精度平衡的问题，所以SSD在借鉴YOLO的网络架构和Faster RCNN中的anchor box实现多尺度的思想的基础上，设计出了效果更好的算 ...

之前在看元学习时，就觉得其中的一些想法很适合应用在目标跟踪领域。写完deep-learning笔记：元学习之后我就迫不及待地找了找有没有相关的论文。没想到还真有。这是一篇2018年的paper，我通过谷歌学术查了一下，发现被引次数有五六十次，觉得还是值得阅读一下的。References：参考文献：[ ...

FCNT其实是一个比较老的工作了，性能跟现在是没法比的，但其中的许多进步之处还是非常有价值且值得思考的。事先注明，FCNT中的“FCN”非语义分割中的FCN，FCNT这里的“FCN”指的是全卷积网络。References：电子文献：https://www.cnblogs.com/Terrypytho ...

在许多新的算法里，涉及到bounding box时，往往会转化成回归问题。而做出这种转变的开山之作，据我所知应该是YOLO。关于YOLO，网上有很多很好的解读，我也在之前的文章中多次提到过YOLO的一些要素，这里不一一列举了，也不重复了，可以使用我网站内的搜索功能看一下相关内容。Andrew Ng在 ...

在接触了一些ML的知识后，大家一定会对正则化这个词不陌生，但是我感觉根据这个词的字面意思不能够直接地理解它的概念。因此我打算写一篇文章做个记录，方便以后回忆。References：参考文献：[1]统计学习方法（第2版）线性代数中的正则化如果直接搜索正则化这个名词，首先得到的一般是代数几何中的一个概念 ...

在上一篇文章deep-learning笔记：着眼于深度——VGG简介与pytorch实现中，我用到了markdown其他的一些使用方法，因此我想在此对之前的一篇文章markdown笔记：markdown的基本使用做一些补充。References：电子文献：https://www.jianshu.co ...