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做朋克得付出代价，不知道明天会怎样，我在乎我的明天所以我不行

CNN的感受野计算

自底向下的计算方式

背景 在目标检测算法中，卷积神经网络特征层感受野的大小决定了候选框的设置。这篇博客记录的是一个down_to_top的计算公式，能从网络的最底层开始，计算出每一层的感受野大小，简化了top_to_down方法的计算过程。 原理 在卷积神经网络CNN中，某一层feature map上的节点对应到输入图像上的区域就是感受野。卷积层有三个性质可用于简化感受野的计算： padding操作并不会影响......

Posted by XI Changzun on 2017-09-24

深度学习 CNN

百度分狗大赛总结

某渣的闲时娱乐

TL;DR 距离放弃比赛已经过去一周了，这一周真是过得浑浑噩噩:) 前言 从7.25到8.9号正式放弃比赛，前后三个礼拜，最终的成绩定格在0.189上：这是由一个0.192的inceptionV2的两个checkpoint和一个0.22的Densenet模型进行投票得到的结果。这个成绩实在说不上好，我自己也觉得还能更高。不过懒病发作，再加上多次改进看不到效果带来的挫败感让我早早放弃了比赛......

Posted by XI Changzun on 2017-08-15

细粒度分类 深度学习 集成模型

DSB2017冠军源码解析

三维卷积网络设计与医学影像处理

前言 因为实验室的需要，最近研究了DSB2017的几个优胜方案。一月份就知道这个奖金丰厚的比赛，没想到半年后自己也会和它扯上关系。就个人感受来说，医学影像的处理已经成为深度学习领域的热潮。这也让我不得不佩服导师的大局观，在深度学习刚刚兴起时，他就朝着与医学结合的方向走，早早站住了脚。人生啊···果然需要一点深谋远虑的智慧。 肺癌检测任务分析 深度学习与医学结合，免不了要和大量的的3D图像接触......

Posted by XI Changzun on 2017-07-18

深度学习 3D医学影像处理

Hello World

My very first blog

终于有了自己的博客，也写了第一篇博文，又是一个全新的开始。 回顾 多希望自己能早谙计算机专业的学(zhuang)习(bi)之道,能得到一个与现在完全不同的我…遗憾归遗憾，人还是要学会接受现状。对‘一无所知’的我来说，留在西电也许是最好的归宿。也算是有不错的新旧同学，不错的师兄师姐，不错的导师；更感激导师在过去的四个月里派我去广州，让我有了4个月的缓冲期，也对新生活有了更美好的憧憬。在那里......

Posted by XI Changzun on 2017-07-13

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深度学习
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某失意的朋克

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