摘要：
Fine-Tuning微调原理 如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，但比第二个小。 假设我们想在图像中识别 阅读全文
摘要：
语义分割与数据集 Semantic Segmentation and the Dataset 在目标检测问题中，我们只使用矩形边界框来标记和预测图像中的对象。在这一节中，我们将对不同的语义区域进行语义分割。这些语义区域在像素级标记和预测对象。图1显示了一个语义分割的图像，区域标记为“dog”、“ca 阅读全文
摘要：
深度学习Anchor Boxes原理与实战技术 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样，判断这些区域是否包含感兴趣的目标，并调整这些区域的边缘，以便更准确地预测目标的地面真实边界框。不同的模型可能使用不同的区域采样方法。在这里，我们介绍一种这样的方法：它生成多个大小和纵横比不同的边框，同时以 阅读全文
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CVPR2020：4D点云语义分割网络（SpSequenceNet） SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_20 阅读全文
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CVPR2020：利用图像投票增强点云中的三维目标检测（ImVoteNet） ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/co 阅读全文
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CVPR2020：点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址： https://openaccess.thecvf.c 阅读全文
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CVPR2020：基于层次折叠的跳跃式注意网络点云完成 Point Cloud Completion by Skip-Attention Network With Hierarchical Folding 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVP 阅读全文
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CVPR2020：端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020 阅读全文
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CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址： h 阅读全文
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CVPR2020：训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型：https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址： https://openaccess.the 阅读全文