文章分类 -  A论文笔记 （集合）（转载）

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基于深度学习的目标检测研究进展
摘要：基于深度学习的目标检测研究进展 前言 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视 阅读全文
posted @ 2020-09-10 15:57 菜鸡一枚 阅读(335) 评论(0) 推荐(0)
10 Papers from ICML 2016 and CVPR 2016
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posted @ 2017-08-23 22:24 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
无需数学背景，读懂ResNet、Inception和Xception三大变革性架构
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深度学习模型在图像分类领域的突破性进展
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【商汤科技23篇论文横扫CVPR】林达华教授重磅揭秘冠军论文
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【致敬ImageNet】ResNet 6大变体：何恺明,孙剑,颜水成引领计算机视觉这两年
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An Overview of ResNet and its Variants
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posted @ 2017-07-17 22:31 菜鸡一枚 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
见微知著：细粒度图像分析进展
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posted @ 2017-04-12 17:17 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks
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Ten Deserving Deep Learning Papers that were Rejected at ICLR 2017
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【论文每日读】NIPS 2016 Tutorial 优化问题
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posted @ 2017-01-17 22:40 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
【论文每日读】NIPS 2016优化文章精选
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posted @ 2017-01-04 20:06 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
NIPS 2016 | Best Paper, Dual Learning, Review Network, VQA 等论文选介
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posted @ 2016-12-12 22:27 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
一周论文 | ICLR 2017精选
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NIPS 2016 Highlighted Papers
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posted @ 2016-12-04 19:02 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications
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posted @ 2016-12-04 16:53 菜鸡一枚 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
ICML 2016精选论文
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posted @ 2016-12-02 20:05 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
A Survey of Selected Papers on Deep Learning at ICML 2016
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IJCAI16论文速读：Deep Learning论文选读（上）
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【重磅】计算机视觉和 CNN 发展十一座里程碑（附论文下载）
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posted @ 2016-08-30 20:58 菜鸡一枚 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

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