DL之GRU：GRU算法相关论文、建立过程(基于TF)、相关思路配图集合、TF代码实现
GRU算法相关论文 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。GRU门控循环单元是新一代的循环...
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ShuffleNetV2：ShuffleNetV2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
7、实验结果1、ImageNet分类性能 比如ShuffleNetv2的0.5的复杂度，MFLOPS=41M、GPU平台上单位秒处理数=417张图片、ARM平台上单位秒处理数=57张图片。2、COCO目标检测的性能 Performance on COCO o...
DL之ShuffleNetV2：ShuffleNetV2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）
ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍) ShuffleNetV2是ShuffleNet的升级版本。Abstract Currently, the neural network architectur...
DL之ShuffleNet：ShuffleNet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
ShuffleNet算法的简介(论文介绍) ShuffleNet也是应用在移动设备上的网络架构模型。AbstractWe introduce an extremely computation-efficient CNN archite...
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MobileNet：MobileNet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）
MobileNet算法的架构详解DL之MobileNet：MobileNet算法的架构详解5、实验思路和结果(Experiments)2、Model Choices 修改标准卷积的资源使用情况：This example is for an internal MobileN...
DL之MobileNet：MobileNet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）
MobileNet算法的简介(论文介绍) 深度学习在图像分类，目标检测和图像分割等任务表现出了巨大的优越性。但是伴随着模型精度的提升是计算量，存储空间以及能耗方面的巨大开销，对于嵌入式应用，比如移动或车载应用都是难以接受的。Abstract &n...
DL之SqueezeNet：SqueezeNet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
SqueezeNet算法的简介(论文介绍) 本文提出的SqeezeNet在ImageNet上实现了和AlexNet相同的正确率，但是只使用了1/50的参数。更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5MB，这是AlexNet的1/510...
DL之DenseNet：DenseNet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
DenseNet算法的简介(论文介绍) DenseNet算法即Densely Connected Convolutional Networks，在某种度上也借鉴了ResNet算法，相关论文获得2017 (CVPR Best Paper Award...
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