参考博文： 1.epoch和iteration的区别 （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；一个epoch = 所...

未完待续。。。

未完待续，后面补充

原文链接：卷积神经网络里输入图像大小何时是固定，何时是任意 相关论文链接： 1.Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 2.Network In Network 3.SPP-Net: Deep absolute pose regression with synthetic views 卷积神经网络里输入图像大小何时是固定...

参考博文： 1.帧率(FPS)计算的几种方法总结 (baidu.com) 帧率(FPS， frame per second)计算是游戏编程中常见的一个话题，因为表现在画面刷新与视觉感官上，所以相对而言，帧率非常影响用户体验。这也是很多大型3D游戏所要提升的重要点，意味着你要不断优化渲染速度与性能，不断提升画面质量。以下是几种计算帧率fps的方法。 固定时间帧数法其实这个方法的核心是1s内刷新...

参考博文： 1.感受野的计算 2.感受野 | 机器之心 计算机视觉中常常出现感受野的概念，我是在修改SSD网络中的过程中，发现增强感受野是非常有必要的。SSD的主干网络是VGG16,其中有个结论：低层特征图的感受野较小，高层特征图的感受野较大。 感受野定义神经网络中每一层输出特征图上的像素点在输入图片上的映射的区域大小，也就是特征图上的每一个点对应的输入图片的区域。 计算公式.prkxex...

在CNN的前向传播过程中，我们通常需要参数量，那么参数量的计算又当如何计算呢，不急，听我慢慢道来。 实例： 1.定义一个简单网络 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768# 该文件...

参考博文： 1.pytorch搭建DCGAN 论文地址：https://arxiv.53yu.com/pdf/1511.06434.pdf 论文源码：略 文章引用源码：https://github.com/bubbliiiing/dcgan-pytorch 网络构建DCGANDCGAN的全称是Deep Convolutional Generative Adversarial Networks...

参考博文： 1.CNN模型的可视化 CNNVis清华大学视觉分析组做的一个网站，目的是为了更好地分析深度卷积神经网络。大家可以在训练的时候采取不同的卷积核尺寸和个数对照来看训练的中间过程。 PlotNeuralNet1.安装texlive ubuntu 12345678910(1)下载texlive镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CTAN/sy...

这里是我平时会看的一些文献，有些没得时间看，但这些确实很值得一看，放在这里，做个提醒，如果后续我记起来了，后续还会有补充，大家可以留言推荐，仅限计算机视觉方向 1.RFBNet 论文标题：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文地址：Receptive Field Block Net 源码地址：h...