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将7x7分解成两个一维的卷积(1x7,7x1),3x3也是一样(1x3,3x1) 实际上图像上任意一个点都有贡献.图7.2 None-local的实现方式

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jiang 7 x 7 fen jie cheng liang ge yi wei de juan ji ( 1 x 7 , 7 x 1 ) , 3 x 3 ye shi yi yang ( 1 x 3 , 3 x 1 ) . . . shi ji shang tu xiang shang ren yi yi ge dian dou you gong xian . tu 7 . 2 N o n e - l o c a l de shi xian fang shi . . .

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将任意大小的图片输入CNN,得到输出特征图3. 在特征图中找到每 (300,7x7,256)的roi特征和(300,256,1)的proposal feature进行

容易想到这个特征提取网络可以换成任意Backbone,并且CNN网络一般都是按照特征图大小分为不同的stage,每个stage的特征图长

因而可以接收任意宽或高为的输入,这在测试阶段很重要.如本节 例如7x7x512的层要跟4096个神经元的层做全连接,则替换为对7x

实现任意两个数的乘法48125101561218三、6种方式 方式1:for- 7x7=49 1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8

7x7x30 的张量(tensor)来表示图片中所有网格包含的对象(概率)以及该对象可能的2个位置(bounding box)和可信程度(置信度

他们使用一个平均池代替,从 7x7x1024 的体积降到了 1x1x1024, 就指“允许任意量通过”!LSTM 拥有三个门,来保护和控制细胞状

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