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發(fā)視頻深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)分解綜述
2021-05-19 |
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資料介紹
隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)檢測(cè)與圖像分類中受到研究者的廣泛關(guān)注。CNN從 Lenet5網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到深度殘差網(wǎng)絡(luò)，其層數(shù)不斷增加?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中“深度”的含義，在確保感受野相同的前提下，給定標(biāo)準(zhǔn)的輸入圖片和輸出特征圖，對(duì)不同層數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)輸出圖進(jìn)行對(duì)比。在此基礎(chǔ)上，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的3×3卷積核進(jìn)行分解，構(gòu)建由2×2大小卷積核組成的CNN。根據(jù)目標(biāo)特征是否具有中心對(duì)稱的性質(zhì)，提出多層卷積網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的選取規(guī)則。
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