DL之DSSD：DSSD算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DSSD算法的简介(论文介绍) DSSD，是在SSD上做的改进，即Deconvolutional Single Shot Detector，反卷积单步骤探测器。Abstract The mai...
DL之MobileNetV2：MobileNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
MobileNetV2算法的简介(论文介绍) 作者在MobileNet基础上，又提出了改进的模型MobileNetV2，该模型可用于不同的任务，比如图像分类、目标检测、图像分割等。Abstract In this p...
DL之Xception：Xception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
Xception算法的简介(论文介绍) Xception即Extreme version of Inception。Xception是google继Inception后提出的对InceptionV3的另一种改进，主要是采用深度可分离卷积（depthwisese...
DL之NIN：Network in Network算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
Network in Network算法的简介(论文介绍)Abstract We propose a novel deep network structure called "Network In Network" (NIN) to enhanc...
DL之GCN：GCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
GCN算法的简介(论文介绍) 作者在该论文中，强调了Large Kernel的重要性。Abstract One of recent trends [30, 31, 14] in network archi...
DL之GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
GoogleNet算法的简介 GoogleNet，来自Google公司研究员。以GoogleNet(Inception v1)为例，于2014年ILSVRC竞赛图像分类任务第一名(6.67% top-5 error)。GoogLeNet设计了22层卷积神经网络...
DL之FasterR-CNN：Faster R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
3、R-CNN Test-Time Speed整个比较来说，Faster R-CNN的提速是非常明显的！而基于VGG的Fast R-CNN也只需要2.3秒左右即可！2、三者架构对比——R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNR-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN...
DL之FasterR-CNN：Faster R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
Faster R-CNN算法的简介(论文介绍) Faster R-CNN，顾名思义，相对R-CNN有非常大的提高！Abstract State-of-the-art object detection networks d...
DL之FastR-CNN：Fast R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略( 二)
3、Fast R-CNN算法结构框图Fast R-CNN算法的架构详解Fast R-CNN算法的案例应用
DL之LeNet-5：LeNet-5算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
LeNet-5算法的简介(论文介绍) LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题...
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