DL之U-Net：U-Net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
U-Net算法的简介(论文介绍) U-Net算法是一种适合医学影像分割的网络模型。医学领域进行视觉分割的一大难题是数据比较少，而U-Net模型，可以相对较少的数据，准确预测肿瘤存在的位置。Abstract ...
DL之InceptionV4/ResNet：InceptionV4/Inception-ResNet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
InceptionV4/Inception-ResNet算法的简介(论文介绍) InceptionV4和Inception-ResNet是谷歌研究人员，2016年，在Inception基础上进行的持续改进，又带来的两个新的版本。Abstract ...
DL之RetinaNet：RetinaNet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
RetinaNet算法的简介(论文介绍) RetinaNet源自论文Focal Loss for Dense Object Detection用于密集目标检测的焦损失。Abstract T...
DL之BN-Inception：BN-Inception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）
BN-Inception算法的架构详解DL之BN-Inception：BN-Inception算法的架构详解https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/979330860、BN算法是如何加快训练和收敛速度的呢？Batch Normalization有...
DL之BN-Inception：BN-Inception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）
BN-Inception算法的简介(论文介绍) BN-Inception是Google研究人员在Inception的基础上，所作出的改进版本。Abstract ...
DL之DeconvNet：DeconvNet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
DeconvNet算法的简介(论文介绍) DeconvNet网络架构，是由Convolution network、Deconvolution network两种架构组成。Convolution network：feature extractor，...
DL之R-FCN：R-FCN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
R-FCN算法的简介(论文介绍)Abstract We present region-based, fully convolutional networks for accurate and efficient object dete...
DL之SegNet：SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
0、实验结果1、定性比较——在CamVidday和dusk测试样品上的实验结果 Results on CamVidday and dusk test samples，几个测试样的图像，包括白天和傍晚。对比的算法包括SegNet、FCN、FCN(...
DL之SegNet：SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
SegNet图像分割算法的简介(论文介绍)更新……Abstract We present a novel and practical deep fully convolutional neural network architecture for seman...
DL之ResNet：ResNet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
ResNet算法的简介 来自微软研究院何恺明等 ，荣获ILSVRC2015的分类任务第一名、CVPR 2016 best paper 。ResNet使得训练深度达数百甚至数千层的网络成为可能，而且性能仍然优异，是深度学习算法中，一个里程碑式的网络。 Abst...
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