DL之MobileNetV2：MobileNetV2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
MobileNetV2算法的简介(论文介绍) 作者在MobileNet基础上，又提出了改进的模型MobileNetV2，该模型可用于不同的任务，比如图像分类、目标检测、图像分割等。Abstract In this p...
DL之MobileNet：MobileNet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）
MobileNet算法的架构详解DL之MobileNet：MobileNet算法的架构详解5、实验思路和结果(Experiments)2、Model Choices 修改标准卷积的资源使用情况：This example is for an internal MobileN...
DL之MobileNet：MobileNet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）
MobileNet算法的简介(论文介绍) 深度学习在图像分类，目标检测和图像分割等任务表现出了巨大的优越性。但是伴随着模型精度的提升是计算量，存储空间以及能耗方面的巨大开销，对于嵌入式应用，比如移动或车载应用都是难以接受的。Abstract &n...
DL之SqueezeNet：SqueezeNet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
SqueezeNet算法的简介(论文介绍) 本文提出的SqeezeNet在ImageNet上实现了和AlexNet相同的正确率，但是只使用了1/50的参数。更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5MB，这是AlexNet的1/510...
DL之DenseNet：DenseNet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
DenseNet算法的简介(论文介绍) DenseNet算法即Densely Connected Convolutional Networks，在某种度上也借鉴了ResNet算法，相关论文获得2017 (CVPR Best Paper Award...
DL之ResNeXt：ResNeXt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
ResNeXt算法的简介(论文介绍) ResNeXt算法是由Facebook研究人员提出，当时何凯明(ResNet算法作者之一)已经在Facebook工作了，Abstract ...
DL之FCN：FCN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
FCN算法的简介(论文介绍) Faster-RCNN中，曾使用了RPN(Region Proposal Network)替代Selective Search等产生候选区域的方法，其中，RPN就是一种全卷积网络。FCN即Fully Convolut...
DL之Xception：Xception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
Xception算法的简介(论文介绍) Xception即Extreme version of Inception。Xception是google继Inception后提出的对InceptionV3的另一种改进，主要是采用深度可分离卷积（depthwisese...
DL之NIN：Network in Network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
Network in Network算法的简介(论文介绍)Abstract We propose a novel deep network structure called "Network In Network" (NIN) to enhanc...
DL之PanopticFPN：Panoptic FPN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
PanopticFPN算法的简介(论文介绍)Abstract The recently introduced panoptic segmentation task has renewed our community’s interes...
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