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51CTO-深度学习顶级论文算法|关键点定位论文算法整体框架|唐宇迪|中国AI数据|文章9
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:18

51CTO-深度学习顶级论文算法|关键点定位论文算法整体框架|唐宇迪|中国AI数据|文章9

深度学习顶级论文算法

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咱们最少。结果就是14个特征图,14乘以这个特征图大小,比如说图是一个30×30的,大家一定要注意啊,
我们这个特征图有多少个?是有这4个?为什么有14个特征图啊?咱们要做14个。关键点是吧,要做几个关键点,
咱们中间内部啊,就有多少个特征图,一个特征图表现的是一个关键点,给大家说明说得明白点吧,
比如说咱们拿出一个特征图来说啊,这个图代表其中有。关键点,那么这个图纸是什么?只代表的是一个。
220.12,0.3,0.7,0.9,就说我们每一个特征图啊,都会去预测一下我们这个图属于哪个点,
我们就预测这个点在图像当中每一个部分的可能性。呵呵,他是怎么做实验的?我们是把每一张图像啊,
都自成一个368×368大小的大小,可以说不大也不小,那么BT。多大?因为这些一般收入是256的啊,
这个收入还是偏大的,368×368的。这些一系列的话呀,我直接就不给大家读了吧,
为大家看到这个图来说大家可能更明白啊,我们看一下刚才说咱们这个图上的部分吧,上半部分是吧?
唉,下半部分大家可能有点懵了,唉,只有9×9 26×26。就是说60,这是干啥呢?这里给大家着重强调一遍,
讲一个词,叫做啊,back to field,我们翻译过来翻译成感受也就是什么意思啊,就说爱我们。成卷机,
比如说啊,我看这有电线是吧,就说我们经过一层9层9个选题之后,唉,咱们接下来格上有特征,
图上每一个点相当于原始图像是多大的,就是说我们在经过这一层之后我们每一个点,他的一个能看。
的区域是多大的?简单来说我们经过一条9×9之后,我们能看到的一个大小就是9成9的吧,唉,
我们铺垫之后再经过一个99之后呢,能看到一个26×26的,我们在经过一个卷积之后,能看到一个60×6。
哎,我一走喝水啊。咱们这样一个趋势是什么?我们也看到来说,就是说咱们经过完了卷积之后,唉,咱们能看到的区域是不是越来越大了呀?
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