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 The highest accuracy object detectors to date are ....
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有两个功能，一个是可以加快训练和收敛速度，另外一个是可以防止过拟合。 &a...
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 Training Deep Neural Networks is co....
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SegNet：SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
0、实验结果1、定性比较——在CamVidday和dusk测试样品上的实验结果 Results on CamVidday and dusk test samples，几个测试样的图像，包括白天和傍晚。对比的算法包括SegNet、FCN、FCN(learn deconv)、DeconvNet算法，只有SegNet算法给出了比较好的分割效果。.....
DL之SegNet：SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)更新……Abstract We present a novel and practical deep fully convolutional neural network architecture for semantic pixel-wise segmentation termed SegNet. ....
CV之ICG：计算机视觉之图像标题生成(Image Caption Generator)算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
图像标题生成ICG算法的简介1、相关论文(1)、《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》Vinyals O , Toshev A , Bengio S , et al. Show and Tell: A Neural Image Caption Generator[J]. 2014.Oriol Vinyals, Alexander Tos....
DL之ResNet：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
ResNet算法的简介 来自微软研究院何恺明等 ，荣获ILSVRC2015的分类任务第一名、CVPR 2016 best paper 。ResNet使得训练深度达数百甚至数千层的网络成为可能，而且性能仍然优异，是深度学习算法中，一个里程碑式的网络。 Abstract Deeper neural networks a....
DL之BP：利用乘法层/加法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题
利用乘法层(forward+backward)算法结合计算图(CG)求解反向求导应用题实现购买2个苹果输出结果CG思路实现代码apple = 100apple_num = 2tax = 1.1apple_price = mul_apple_layer.forward(apple, apple_num)price = mul_tax_layer.forward(apple_price, tax)d....
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