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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10
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:54

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10

深度学习顶级论文算法

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那么就是说我们希望什么,我们希望这个派对。feel到就是说我们所说的感受也就是这个区域,
我们希望他越大越好,为什么因为我们只从这么一个9成9区来说,爱是不是太局部了,
我们只从这一个地方来说看不到周围的信息,只能看到一个最小最小局部的。一起是吧,
当我们把感受也放大的时候呢,我们可以看我们不光可以看到这个点信息,也可以看到它旁边的背景,
或者说旁边的其他关联的一些信息吧,这样会更有利于咱们分辨出来咱们这个关键点。
到底是在什么样的位置?咱们训练过程中,我给你看一下,就是说我们为什么要分多个位置进行这样的操作呢?
一方面的好处啊,就是说,唉,我们看62,我们42是不是跟咱们这辞职一样是有联系的是吧?
我们把。前面中间结果还结合在一起了,这样就能使用,这样会使得咱们再往下加卷积的时候,
咱们的感受也会越来越大的啊,我们可以看就说,唉,最终啊到了一个400×400的啊,
当然这个图像它是多大了。哦,他是躲着他没有说,他只是这样说,他们最终在达到了一个400×400的,
就说,咱们也是不断增加的过程中啊,也是咱们这个感受也不断增大的过程中,大的感受也能够使。
主要咱们更好的,我们如果说要把一小部分区域当成一个局部的区域,
那么我们当我们感受演范围越来越大的时候,咱们就能够更好的提取出来这个关键点的一个上下文信息。
减压是非常非常重要的,现在我看过,嗯很多很多的论文普遍得出一个结论就是说,唉,
我们的感受也就是说我们经过了大量转移之后, 能看到图像的范围越大,我们能得到的结果会越准的,
为什么?所以我们要综合一些其他的因素啊,比如说背景啊,光照啊,
以及很多很多,就是说大的感受也对于我们准确率的提升是很有帮助的。
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