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Matlab实现Moravec算子
Moravec算子在4个方向上计算非归一化的影像局部灰度差方差，将最小值作为兴趣值的测度。该算子检测的特征点是那些影响强度值在每个方向上变化剧烈的点。 步骤：1、计算各像素的兴趣值 2、选出候选点（给定一经验阈值，将兴趣值大于该阈值的点作为候选点）。 3、选取候选点中兴趣值极大的对VGG的理解
简介：VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于GoogLeNet。 结构如下图所示： ABSTRACT： 作者研究了网络深度对模型性能的影响，主要是采用很小的（3x3）卷积核对不断增加深度的网络进行了评估，发现将深度增加到16-19能够实现怎么用Visio画5x5矩阵
我用的是Visio2019，其他版本也差不多 第一步 新建一个Visio2019文档，打开后，从左边窗口【形状】选择 第二步 然后选一个正方形(矩形也行，这个无所谓) 第三步 选中正方形，点击【视图】，找到【加载项】–>【其他Visio方案】–>【排列形状】 第四步 点击【排列形状】之后，布局框内 修感受野（Receptive Field）理解为什么采用多层小卷积核来替换一层大卷积核
1.什么是感受野？ 卷积神经网络各输出层每个像素点在原始图像上的映射区域大小 下图是感受野示意图 如果对这个5x5的原始输入图片，用黄色的3x3卷积核作用，会输出一个3x3的输出特征图，这个输出特征图上的每个像素点映射到原始的图片是3x3的区域，所以它（输出特征图）的感受野是3，如果再对5x5卷积核可以用2个3x3卷积核替代的原因
原文链接：https://blog.csdn.net/bemy1008/article/details/84559905 在当今深度网络的发展趋势中，提升网络的宽度和深度已经是常规操作，能够解决过拟合的同时带来了大量参数的问题，所以减少计算参数也是必要的。在很多网络中，都使用了3个3x3卷积核Diffusion Particle Resolver
原文链接：http://www.cnblogs.com/Jedimaster/archive/2009/10/27/1590995.html Still trying different interpolation methods, such as Inverse Distance, RBF, Spline etc. Believe me, in DD’s STORM or Sony imageworks’s SplatQ or 5x5 wo目前正在研发中国的microbit--51bit 【软件+硬件】
目前正在研发中国的microbit--51bit 软件采用谷歌blockly 硬件采用stc51单片机 主要针对6-9岁儿童的编程产品，有几个型号，mini，small，big mini 价格在15元左右，6个led灯 small 价格在35元-45元左右，5x5 led灯 big 价格在60元-75元左右，5x5 led灯 还在研发中，碰到好多硬件问题。。。Inception-v3的设计思路小结
Inception-v3的设计思路小结 一、网络更深、更宽带来的问题 参数太多，若训练数据集有限，容易过拟合； 网络越大计算复杂度越大，难以应用；（内存和计算资源） 网络越深，梯度越往后穿越容易消失，难以优化模型。 解决： 如何减少参数（且保证性能）：使用更小的核，比如5x5 换成 2个3*3；使用Asymmetr