文章分类 - 算法&编程
摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11407104.html ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络，是一款很值得一提的轻量化网络，其相关论文也是很有价值的。 ShuffleNet V1 该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10502697.html 1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。 传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/zhenggege/p/9000414.html 和 https://blog.csdn.net/u013181595/article/details/80974210 https://arxiv.org/abs/1409.1556v6 ht
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/Numeria/article/details/73611456 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片： 1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（Back Propagation，BP）算法（也有说1986年的，指的是他
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79311275 目标检测的一般结构： 1. 背景 Faster R-CNN 发表于 NIPS 2015，其后出现了很多改进版本，后面会进行介绍. R-CNN - Rich feature hier
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592395 和 https://www.jianshu.com/p/5b3ca7201fae SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/t
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摘要：参考博文：http://www.mamicode.com/info-detail-2314392.html 和 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1417734 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
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/82995656 斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Aut
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摘要：参考博文：https://www.jianshu.com/p/bb13ae73e427 声明：转载请声明作者，并添加原文链接。 简介 WaveNet是probabilistic and autoregressive的生成，对每个预测的audio sample的分布都基于前面的前面的sample分布。
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/7941158.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/Left_Think/article/details/75577512 和 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38516611 和 https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/89811456 1、ResNet解决了什么？ 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)。传统的卷积
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摘要：参考博文：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10333370.html 第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，也就是文章《ImageNet Classification with Deep Conv
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80703896 和 https://www.cnblogs.com/gujiangtaoFuture/articles/12096463.html 引言 卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计
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摘要：博文参考：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/85129137 和 https://www.cnblogs.com/talkaudiodev/p/10635656.html 和 https://blog.csdn.net/weixin_
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_33847182/article/details/85779067 和 https://www.cnblogs.com/wangkai2019/p/11144367.html 乘法器——booth算法设计过程1 可以证明的是，这三个
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摘要：参考博文：https://www.jianshu.com/p/71804c97123d CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的C
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摘要：参考博文：https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2和https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/10243114.html 移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Separable Con
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/qq_39135287/article/details/86772789 一、安装 IntelliJ IDEA2018.2.7 IDEA是JetBrains公司推出的Java集成开发环境，分为免费社区版与收费旗舰版，据我所知这两个版本的差异主要在
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摘要：参考博文：https://blog.csdn.net/a_weiming/article/details/84594781 rocket-chip generator介绍 rocket-chip generator的一级目录结构： bootrom : 在BootROM的bootloader第一阶段所
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