Onnx 1-深度学习-Operators

自动化测试-芯片神经网络-模型ONNX-Operators

  • 概念综述
  • 一: Operators
    • 1> Conv
    • 2> MaxPool
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo
    • 3> roipooling
      • 1. Roi-pooling 概念
      • 2. ROI pooling步骤
      • 3. demo
      • 4. R-CNN & Fast R-CNN
  • 二:维度变换
    • 1> Reshape-改变形状
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo
      • 3. demo
    • 2> Transpose-交换维度
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo
    • 3> Slice 切片
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo
    • 4> Squeeze-删除维度
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo
      • 3. demo
    • 5> Unsqueeze-解压
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo
      • 3. demo
    • 6> Expand-插入新维度
      • 1. 参数
      • 2. shape 计算demo

概念综述

名词含义
VGG(Visual Geometry Group)是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构,VGG网络被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中,并且其网络结构的简单性和易实现性使得VGG成为了深度学习领域的经典模型之一;
R-CNN全称是Region-CNN,是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量机(SVM)等算法,实现目标检测技术
Faster R-CNN 结构一种用于对象检测的深度神经网络架构。它是一个多任务学习的网络,在单个神经网络中同时学习目标检测和特征提取;分为四个模块:1. Conv layers,特征提取网络:用于从输入图像中提取特征,可以是预先训练的卷积神经网络(如VGG,ResNet等)或自定义的神经网络 ; 2. Region proposal Network(RPN)区域候选网络:RPN是一种生成提议的网络,它接收特征图并在其中生成对象的矩形提议; 3. ROI pooling,兴趣域池化:这一层以RPN网络输出的兴趣区域和Conv layers输出的feature map为输入,将两者进行综合后得到固定大小的区域特征图(proposal feature map)并输出到后面的全连接网络中进行分类; 4. Classification and Regression,分类和回归:输入为

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