Daily Notes 7.13

  • Deep residual learning for image recognition

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用来衡量两个集合的相似程度。$J(A, B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}$

Deep residual learning for image recognition

为什么 ResNet 和 Inception 网络可以得到比 VGG 更高的精度和更小的网络,但是在计算 perceptual loss 的时候还是一直在使用 VGG 的 feature map 呢?

看到一种解释是 VGG 是逐层训练得到的,网络是分段卷积,是一个效果良好的 feature extractor。