DL之SPP-Net：SPP-Net算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
SPP-Net算法的设计思路SPP-Net关键步骤1、ROI池化层2、卷积特征实际上和原始图像在位置上是有一定对应关系
DL之SPP-Net：SPP-Net算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
SPP-Net算法的相关论文 SPP-Net的第一作者也是何凯明，原论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。用于分类和检测任务，在ImageNet数据集ILSVRC2014竞赛上，检测任务获得第二名、分类任务第三名。Abs...
DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略( 二)
3、Fast R-CNN算法结构框图Fast R-CNN算法的架构详解Fast R-CNN算法的案例应用
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DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理
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DL之AlexNet：AlexNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
AlexNet简介 作者：AlexKrizhevsky、GeoffreyE.Hinton(多伦多大学)。AlexNet以巨大的优势(领先第二名10%的成绩)，在ILSVRC2012图像分类竟赛第一名，将top-5 错误率原来的25%降至16.4%。标志着深度学习革命的开始，掀起了深度卷积神经网络在各个领域的研究热潮。1、采用的数据...
DL之LeNet-5：LeNet-5算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
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DL之YoloV2：Yolo V2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
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DL之InceptionV2/V3：InceptionV2 & InceptionV3算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
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