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 architecture design is stacking small filters (e....
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 explicitly adjust filter’s field-of-view as well ....
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 task of semantic image segmentation with Deep Lea....
DL之DeconvNet：DeconvNet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
DeconvNet算法的简介(论文介绍) DeconvNet网络架构，是由Convolution network、Deconvolution network两种架构组成。Convolution network：feature extractor，采用VGG-16提取特征；Deconvolution network：shape generato....
DL之R-FCN：R-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
R-FCN算法的简介(论文介绍)Abstract We present region-based, fully convolutional networks for accurate and efficient object detection. In contrast to previous region-based detec....
DL之GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)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）
GoogleNet算法的简介 GoogleNet，来自Google公司研究员。以GoogleNet(Inception v1)为例，于2014年ILSVRC竞赛图像分类任务第一名(6.67% top-5 error)。GoogLeNet设计了22层卷积神经网络，依然是没有最深，只有更深，性能与VGGNet相近。Abstract ....
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
Fast R-CNN算法的简介(论文介绍)Abstract This paper proposes a Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN) for object detection. Fast R-CNN builds on prev....
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、采用的数据集ImageNet ILS....
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）
2、实验结果1、VOC2007数据集 Here is the accuracy improvements after applying the techniques discussed so far: 注：anchor机制只是试验性在YOLOv2上尝试，一旦有了dimension priors就把anchor抛弃了。....
DL之R-CNN：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)
0、R-CNN算法流程图1、实验结果1、Detection average precision (%) on VOC 2010 test R-CNN BB算法(加了BBox回归技巧)，前边20列是20个分类的每个AP，最后一列是平均，mAP达到53.7！2、ILSVRC2013 detection test mAP ...
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