MSRA王井东详解ICCV 2017入选论文：通用卷积神经网络交错组卷积
7 月 17 日，微软亚洲研究院的一篇论文，《Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks》入选计算机视觉领域顶级会议 ICCV 2017（International Conference on Computer Vision）。论文中提出了一种全新的通用卷积神经网络交错组卷积（Interleaved Group Convolut....
Google论文解读：轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣，点击底部的阅读原文即可查看原论文。 关于作者：陈泰红，小米高级算法工程师，研究方向为人脸检测识别，手势识别与跟踪。 论文 | Inverted Residuals an...
CVPR2017精彩论文解读：用于生物医学图像分析的精细调节卷积神经网络
雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《用于生物医学图像分析的精细调节卷积神经网络：主动性&增量性》（Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis: Actively and I.....
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners投资合伙人、SpringSource首席技术官、VMware技术总监。 领英：http://www.linkedin.com/in/adr....
论文导读：面向卷积神经网络的卷积核冗余消除策略
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 研究背景 近几年来，卷积神经网络(Convolutional Neutral Network, CNN)在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等众多领域得到了广泛的应用。然而CNN强大的性能依赖于海量的存储与计算资源。一般来说，CNN通常在离线环境下，使用高性能CPU/GPU集群进行模型训练。然而，出于隐私性、网络延迟....
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