飞桨第四节七日cv经典网络 2020.4.3

对目标检测，需要把物品用矩形框选出来
分割要每一个像素都要区分

CIFAR-10：高级的数据集，彩色

专业数据集：

AlexNet CV方向突破，ZF是小修小补

网络介绍：
上下两部分的原因：当时显卡放不下，买了两片

第二个卷积层

接下来三个卷积层，没有马上接池化，扩展像素，保证不变

可能大变化，常见噪声，增加鲁棒性

思考角度：不一定用大卷积核，但希望效果没事，发现小核做深，效果更好
去搜！！！！：（感受野）

感受野：下面的5x5都能影响到最上面那个，深度加深，参数量却少了

参数良很大

googlenet：提出Inception和Bottleneck

Inception：
平时用到的卷积滤波器，一般都是一样的，但：应该用很多不同的，这样特征更好

参数少了，256个滤波器，1x1的滤波器可以随意降低通道数

参数量巨大，但右侧Google就通过一种方法没有参数了

微软搞得：ResNet当年cvpr最佳
网络非常深的时候，梯度很不稳定，残差结构：有时跳过去，直接相加

首先用52层的无跳跃还不如20层的
搞了些跳跃连接，就不错了

加深后，梯度不可预测，所以要想办法控制，为什么有效？有很多流派

1132：bottlenet作用，通道数很大，参数太多，所以用改卷积核降下来，再升上去，参数就少了
多少个滤波器，能决定，深层的channel数
怎么挑：先找到，pre训练，再微调
最近efficientNet
神经网络：
1.训练：训练时要很多，很大内存
2.推理：很快，很少
后面实践：

口罩识别：
看回放吧

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