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摘要： 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32702031 inception（也称GoogLeNet）是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/wspba/article/details/56019373 论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，在2015年Im 阅读全文

摘要： OverFeat:用卷积网络同时进行图像识别、定位和检测 Fri, 03/16/2018 16:01 作者：P. Sermanet, D. Eigen, X. Zhang, M. Mathieu, R. Fergus,and Y. LeCun. 发表：ICLR, 2014 原文：Overfeat: 阅读全文

摘要： 转自：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187881 一、相关理论 本篇博文主要讲解来自2014年ICLR的经典图片分类、定位物体检测overfeat算法：《OverFeat: Integrated Recognition 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/wspba/article/details/60572886             支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLe 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/u012679707/article/details/80793916 【深度学习】AlexNet原理解析及实现    Alex提出的alexnet网络结构模型，在imagenet2012图像分类challen 阅读全文

摘要： 转自：https://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52133338 <! flowchart 箭头图标 勿删 废话不多说，上车吧，少年 paper链接：Rich feature hierarchies for accurate object detect 阅读全文

摘要： 在R-CNN算法第一阶段中，selective search会产生2000个region proposals。经过svm打分后，一个物体可能就有多个框。如下图： 但是我们需要一个物体只有一个最优框（相对同一物体的所有的框，即SVMs打分后得到的矩阵的一个列向量中挑选最优的）。于是使用NMS来抑制冗余 阅读全文

摘要： Selective Search for Object Recoginition surgewong@gmail.com http://blog.csdn.net/surgewong       在前一段时间在看论文相关的工作，没有时间整理对这篇论文的理解。在前面的一篇 阅读全文

摘要： 转自：https://www.cnblogs.com/fanmu/p/6082152.html 最小生成树 1.定义 2.kruskal 算法 3.Prim 算法   1.定义 G=(V,E)为连通无向图，V为结点的集合，E为结点的可能连接边 对每条边(u ,v)都赋予权重w(u ,v) 阅读全文