1、RPN部分 RPNHead部分预测的box_pred是生成Anchor的回归参数,对应上述公式中的t_i 。x_a系列参数对应生成Anchor的中心x坐标。 然后从生成的Anchor中挑选出正负样本(具体过程后面会讲到)和每个Anchor对应的GT Box 然后根据此公式算出GT Box的回归参数,其中x_*为Anchor对应GT Box的坐标,x_a为Anchor的坐标。 所以...
6.构建LSTM回归模型 Hochreiter 等学者(1997)[21]提出了长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)用于改进传统的循环神经网络模型(RNN),该模型通过门的开关实现时间上的记忆功能,并反之梯度小时,实验结果表明,LSTM 能有效地解决 RNN 训练时的梯度爆炸和梯度消失问题。2005 年,Alex Graves,Jürgen Schmidhuber[22...
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self.cell_outputs,self.cell_final_state=tf.nn.dynamic_rnn( lstm_cell,self.l_in_y, initial_state=self.cell_init_state, time_major=False) defadd_output_layer(self): l_out_x=tf.reshape(self.cell_outputs, [-1,self.cell_size], name='2_2D') ...
6.构建LSTM回归模型 Hochreiter 等学者(1997)[21]提出了长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)用于改进传统的循环神经网络模型(RNN),该模型通过门的开关实现时间上的记忆功能,并反之梯度小时,实验结果表明,LSTM 能有效地解决 RNN 训练时的梯度爆炸和梯度消失问题。2005 年,Alex Graves,Jürgen Schmidhuber[22...
首先建立液压系统的传递函数模型,通过该模型产生样本数据,以液压系统的输入压强,节流阀截面积及四通阀控制信号为输入,液压缸压强为输出;构建NARX神经网络,建立液压系统动态模型.经过与系统的传递函数模型的输入输出进行对比,证明采用NARX神经网络建立动态模型的方法是可行的.与RNN神经网络模型进行对比,证明NARX神经网络在...