文章分类 - paper-分类，检测，分割，GAN...
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摘要：轻量级网络-MobileNetV1 轻量级网络--MobileNetV2论文解读 轻量级网络-MobileNetV1 轻量级网络--MobileNetV2论文解读 Architecture Depthwise Separable Convolution MobileNet是基于深度可分离卷积的。通俗
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摘要：从0到1 实现YOLO v3 （Part one）:https://mp.weixin.qq.com/s/Pdp_07KJ8Q5GqLxLFHvkcg 从0到1 实现YOLO v3 （Part two）:https://mp.weixin.qq.com/s/9mdvODmFokghVw2yP2GRh
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摘要：如何评价 Face++ 旷视科技最新的论文 Light-Head R-CNN ? 如何评价 Face++ 旷视科技最新的论文 Light-Head R-CNN ? 作者：mileistone链接：https://www.zhihu.com/question/68483928/answer/30668
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摘要：清华大学与微软研究院合作，提出了一种新的架构 FCIS，是首个用于图像实例分割任务的全卷积、端到端的解决方案，该架构在 COCO 2016 图像分割竞赛中获得了第一名。论文现被 CVPR 2017 作为 spotlight paper 接收，代码也已开源：https://github.com/msr
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Semantic Segmentation -- (DeepLabv3)Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation论文解
摘要：转载：Semantic Segmentation -- (DeepLabv3)Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation论文解 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Ima
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摘要：转载: http://write.blog.csdn.net/postedit 在上一篇文章中，介绍了以region+proposal来检测的框架，这一系列速度和精度不断提高，但是还是无法达到实时。存在的主要问题为：速度不够快，主要原因是proposal比较多，特征进行分类的时候,相同区域的特征计算
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摘要：SqueezeNet详细解读 深度解读谷歌MobileNet SqueezeNet详细解读 深度解读谷歌MobileNet 旷视(Face++)孙剑等人的研究团队最近发表了《ShuffleNet：一种极高效的移动端卷积神经网络》：针对移动端低功耗设备提出了一种更为高效的卷积模型结构，在大幅降低模型计
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摘要：转载：（Paper）Network in Network网络分析 Deep Learning-TensorFlow (12) CNN卷积神经网络_ Network in Network 学习笔记 《Network in Network》论文笔记 1.综述 这篇文章有两个很重要的观点： 1×1卷积的使
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摘要：word2vec原理推导与代码分析 word2vec 中的数学原理详解 word2vec原理推导与代码分析 word2vec 中的数学原理详解
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摘要：人脸检测：MTCNN Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（MTCNN） Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Lea
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摘要：见微知著」——细粒度图像分析进 大家应该都会有这样的经历：逛街时看到路人的萌犬可爱至极，可仅知是“犬”殊不知其具体品种；初春踏青，见那姹紫嫣红丛中笑，却桃杏李傻傻分不清……实际上，类似的问题在实际生活中屡见不鲜。如此问题为何难？究其原因，是普通人未受过针对此类任务的专门训练。倘若踏青时有位资深植物学
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摘要：论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357 转载：https://blog.csdn.net/u014380165/article/det
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187881 一、相关理论 本篇博文主要讲解来自2014年ICLR的经典图片分类、定位物体检测overfeat算法：《OverFeat: Integrated Recognition, Localiza
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摘要：论文地址：Identity Mappings in Deep Residual Networks 译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/60750007 Identity Mappings in Deep Residual Networks（
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摘要：深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD 从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点 基于深度学习的目标检测算法综述（一） 基于深度学习的目标检测算法综述（二） 基于深度学习的目标检测算法综述（三） 深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN
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摘要：阅读《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》时，开始接触一些深度学习的知识 - [《Batch Normalization Accelerating Deep Network Tra
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摘要：文章地址：http://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696 提起siamese network一般都会引用这两篇文章： 《Learning a similarity metric discriminatively, with ap
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摘要：因为卷积神经网络的经典模型是：Lenet-5实现，只要理解了这个的前向传导过程，基本上就OK了，因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。 输入尺寸：32*32 卷积层：3个 降采样层：2个 全连接层：1个 输出：10个类别（数字0-9的概率） 一、理论阶段 作为CNN的入门文章，没有打算啰嗦太多的
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摘要：《Aggregating local descriptors into a compact image representation》论文笔记 这篇论文中提出了一种新的图片表示方法，也就是VLAD特征，并把它用于大规模图片检索中，得到了很好的实验结果。 目前，BOF在图片检索和分类中应用广泛，首先是
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摘要：Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译 : HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection HOG+SVM行人检测的两种方法 Opencv HOG行人检测 源码分析(一) ope
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