2018-09-03

對參數初始化使,使用特定方法初始



LSTM給forget gate 高正值
LSTM多需要4倍的參數
GRU 需要3倍參數



RGB模型不能表示所有顏色

人眼在黑暗區(qū)域的區(qū)分度比在明亮度要好——對圖片進行gamma校正
gamma<1 增強對比 >1減少對比



-
Gaussian過濾器
原圖片-平滑圖片 = 獲取邊框shape
原圖片+a x 邊框shape = 突出原圖片邊框
2018-09-03
對參數初始化使,使用特定方法初始
LSTM給forget gate 高正值
LSTM多需要4倍的參數
GRU 需要3倍參數
RGB模型不能表示所有顏色
人眼在黑暗區(qū)域的區(qū)分度比在明亮度要好——對圖片進行gamma校正
gamma<1 增強對比 >1減少對比
Gaussian過濾器
原圖片-平滑圖片 = 獲取邊框shape
原圖片+a x 邊框shape = 突出原圖片邊框
