文章分类 - 深度学习
摘要：中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录 http://history.ccf.org.cn/sites/ccf/paiming.jsp 武汉大学计算机视觉与遥感实验室http://cvrs.whu.edu.cn/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=8
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摘要：超分辨率技术（Super-Resolution, SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。 本文针对端到端的基于深度学习的单张图像超分辨率方法(Single Image Super-Resolution, SISR)，总结一下
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摘要：知物由学 | 基于DNN的人脸识别中的反欺骗机制 知物由学 | 未来安全隐患：AI的软肋——故意欺骗神经网络 欺骗攻击是指通过使用照片、视频或授权人脸部的其他替代品来获取其他人的特权或访问权。 一些欺骗攻击的例子： 打印攻击：攻击者将别人的照片打印或者显示在数字设备上。 重播/视频攻击：诱骗系统的更
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摘要：尊重作者，转载网址。 ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。实验显示，在检测测任务中将 ROI Pooling 替换为 ROI Align 可以提升检测模
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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：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：《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】，为我们讲解了关于四大经典CNN网络：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet的基本原理。本次公开课内容主要节选自作者《TensorFlow实战》第6章，关于这四大CNN网络实现方式可参考作者新书《T
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