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他们使用一个平均池代替,从 7x7x1024 的体积降到了 1x1x1024, 就指“允许任意量通过”!LSTM 拥有三个门,来保护和控制细胞状

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将任意大小的图片输入CNN,得到输出特征图3. 在特征图中找到每 (300,7x7,256)的roi特征和(300,256,1)的proposal feature进行

LeNet LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型AlexNet AlexNet是Hinton和他的学生Alex在2012设计的网络,并获得了当年的ImageNet竞赛冠军VGGNet VGGNet在2014年的ImageNet比赛中,分别在定位和分类跟踪任务中取得第一名和第二名

7x7x30 的张量(tensor)来表示图片中所有网格包含的对象(概率)以及该对象可能的2个位置(bounding box)和可信程度(置信度

容易想到这个特征提取网络可以换成任意Backbone,并且CNN网络一般都是按照特征图大小分为不同的stage,每个stage的特征图长

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实现任意两个数的乘法48125101561218三、6种方式 方式1:for- 7x7=49 1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8

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