摘要： 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 YOLOv3的前世今生 2013年，R-CNN横空出世，目标检测DL世代大幕拉开。 各路豪杰快速迭代，陆续有了SPP，fast，faster版本，至R-FCN，速度与精度齐飞，区域推荐类网络大放异彩。 奈何，未达实时检 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414 YOLOV2要是YOLO的升级版（Better faster） Better这部分细节很多，想要详细了解的话建议还是看源码。很明显，本篇论文是YOLO作者为了改进原有的YOLO算 阅读全文

摘要： 文章《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》提出方法下面简称YOLO。目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：1.两步走（two-stage）算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)，2 阅读全文

摘要： 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，propo 阅读全文

摘要： 转自https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢 发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放， 阅读全文

摘要： 转自https://blog.csdn.net/u011204487/article/details/76026537 LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cp 阅读全文

摘要： Batch Normalization 学习笔记 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accele 阅读全文

摘要： 白化whitening 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602 一、相关理论 白化这个词，可能在深度学习领域比较常遇到，挺起来就是高大上的名词，然而其实白化是一个比PCA稍微高级一点的算法而已，所以如果熟悉PCA，那么其实会 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/gzj_1101/article/details/79376798 LSTM网络 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准R 阅读全文

摘要： 转自https://blog.csdn.net/pingushen2100/article/details/80513043 一.Mask-RCNN数据集 1.1 训练Mask-RCNN用的到的文件有三种:原图像(jpg),mask(png),info.yaml 也就是训练的训练图像,掩模(mask 阅读全文