
DL之GCN:GCN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
GCN算法的简介(论文介绍) 作者在该论文中,强调了Large Kernel的重要性。Abstract One of recent trends [30, 31, 14] in network archi...

DL之RefineNet:RefineNet和Light-Weight RefineNet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
RefineNet和Light-Weight RefineNet算法的简介(论文介绍)RefineNetAbstract Recently, very deep convolutional neural networks (CNNs...

DL之DeepLabv3:DeepLab v3和DeepLab v3+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
DeepLab v3和DeepLab v3+算法的简介(论文介绍)DeepLab v3Abstract In this work, we revisit atrous convolution, a powerful tool to ...

DL之DeepLabv2:DeepLab 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
DeepLab v2算法的简介(论文介绍) DeepLabv2是DeepLabv1的改进版本,改进的不多,主要是用多尺度提取获得更好的分割效果。Abstract In this work we address the ...

DL之DeepLabv1:DeepLabv1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
DeepLabv1算法的简介(论文介绍) 作者意识到FCN算法模型的局限性,因此,通过改进提出了DeepLabv1算法。ABSTRACT Deep Convolutional Neural Network...

DL之U-Net:U-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
U-Net算法的简介(论文介绍) U-Net算法是一种适合医学影像分割的网络模型。医学领域进行视觉分割的一大难题是数据比较少,而U-Net模型,可以相对较少的数据,准确预测肿瘤存在的位置。Abstract ...
DL之InceptionV4/ResNet:InceptionV4/Inception-ResNet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
InceptionV4/Inception-ResNet算法的简介(论文介绍) InceptionV4和Inception-ResNet是谷歌研究人员,2016年,在Inception基础上进行的持续改进,又带来的两个新的版本。Abstract ...

DL之RetinaNet:RetinaNet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
RetinaNet算法的简介(论文介绍) RetinaNet源自论文Focal Loss for Dense Object Detection用于密集目标检测的焦损失。Abstract T...

DL之BN-Inception:BN-Inception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)
BN-Inception算法的架构详解DL之BN-Inception:BN-Inception算法的架构详解https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/979330860、BN算法是如何加快训练和收敛速度的呢?Batch Normalization有...
DL之BN-Inception:BN-Inception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)
BN-Inception算法的简介(论文介绍) BN-Inception是Google研究人员在Inception的基础上,所作出的改进版本。Abstract ...
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