随笔分类 - 论文研读
摘要：转自：机器之心 近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足，并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计，最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络（例如 ShuffleNet V1、
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摘要：CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06521 简介：我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络。给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独
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摘要：转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者
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摘要：Densenet的改良—PeleeNET Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices 论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.06882 Peleenet专注于优化小型网络，针对densenet的结
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摘要：作者提出了一种新的梯度域引导图像滤波器，通过将明确的一阶边缘感知约束结合到现有的引导图像滤波器中。 matlab代码实现 转载至：https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50717777 clear I = double(imread('D
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摘要：引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求，这时YOLO算法横空出世，以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评。基于此，我们选择YOLO算法来实现
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posted @ 2018-05-27 22:23
ayew
摘要：本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。
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摘要：以最佳的101 layer的ResNet-DUC为基础，添加HDC，实验探究了几种变体： 无扩张卷积(no dilation)：对于所有包含扩张卷积，设置r=1r=1 扩张卷积(dilation Conv )：对于所有包含扩张卷积，将2个block和为一组，设置第一个block的r=2r=2，第二个
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摘要：SPPNet Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 文章地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 摘要 沿着上一篇RCNN的思路，我们继续探索目标
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摘要：原文链接：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 吴恩达版：http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header-n375 Recurrent Neura
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摘要：大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域，或语音识别，期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音，然后给予你适当的反馈和回复。嗯，看到这里你应该已经猜到了，图像领域也是存在 “语义” 的。 今天是 AI 大热年，很多人都关注与机器人的语音交互，可是有没有想过，将来的机器人如果不能通过图像来识别
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