文件名称:
CNNs-Without-Borders:CVPR 2020论文“关于CNN的翻译不变性”的官方资料库-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：关于CNN中的平移不变性：卷积层可以利用绝对空间位置
在。 和 。
您可以在我们的博客中找到本文和的详细说明。
该存储库包含本文的实验。
目录
，带有实验
进行
和
具有
入门
为了清楚起见，我们将每个实验放在一个特定的文件夹下。
火炬
我们在本文中的所有实验中都使用了pytorch。
安装PyTorch（ ）
1.可以利用绝对位置距图像边界多远？
我们对该事实有不同的说明：
全卷积网（FCN）能预测位置吗？
我们使用一个简单的补丁，将其放置在图像的左上角和右下角。 我们使用SGD优化器训练具有零填充的相同卷积的5x5滤波器，然后进行ReLU，全局最大池化和softmax分类器。
答案是肯定的！ FCN可以预测位置。 您可以使用尝试一下。
imagenet预训练的FCN可以预测位置吗？
我们使用Bagnet-33，Resnet-18和DenseNet-121方法通过使用
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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