深度学习经典网络解析目标检测篇（二）：Fast R-CNN
阅读此博客建议先了解R-CNN，R-CNN详解见博客：深度学习经典网络解析目标检测篇（一）：R-CNNFast R-CNN论文翻译详情见我的博客：深度学习论文阅读目标检测篇（二）：Fast R-CNN《Fast R-CNN》1.背景介绍 2014年R-CNN横空出世&#...
深度学习经典网络解析目标检测篇（一）：R-CNN
R-CNN论文详情见我的博客：深度学习论文阅读（七）：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》1.背景介绍 目标检测（Object Detection...
深度学习经典网络解析图像分类篇（七）：ResNet
ResNet论文翻译详情见我的博客：深度学习论文阅读（五）：ResNet《Deep Residual Learning for Image Recognition》1.背景介绍 如果说你对深度学习略有了解，那你一定听过大名鼎鼎的ResNet，正所谓ResNet 一出，谁与争锋？现.....
深度学习经典网络解析图像分类篇（六）：GoogLeNet
GoogLeNet论文翻译详情见我的博客：https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/1238861321.背景介绍 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、...
深度学习经典网络解析图像分类篇（五）：VGG
VGG论文翻译详情见我的博客：https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/1238089351.背景介绍 VGGNet是在ImageNet Challenge 2014在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名的神经网络架构。VGGNe...
深度学习经典网络解析图像分类篇（四）：DenseNet
1.背景介绍 DenseNet是CVPR2017年的Best Paper，它脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维，从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量，又在一定程度上缓解了gradi...
深度学习经典网络解析图像分类篇（三）：ZFNet
1.背景介绍 ZFNet在2013年 ILSVRC 图像分类竞赛获得冠军，错误率11.19% ，比去年的AlexNet降低了5%，ZFNet是由 Matthew D.Zeiler 和 Rob Fergus 在 AlexNet 基础上提出的大型卷积网络。ZFNet解释了为什么卷积神经网络可...
深度学习经典网络解析图像分类篇（一）：LeNet-5
1.背景介绍 LeNet-5，这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文（LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头，在2018年一起获得图灵奖）。LeNet-5创造了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），基本...
深度学习经典网络解析图像分类篇（二）：AlexNet
1.背景介绍 在上篇深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5中我们提到，LeNet-5创造了卷积神经网络，但是LeNet-5并没有把CNN发扬光大，是CNN真正开始走进人们视野的是今天要介绍的——AlexNet网络。AlexNet网络源自于《ImageNet Classificatio...
深度学习计算机视觉之YOLO，YOLOv2和YOLOv3算法(超详细解析)
这是YOLO官网提供各种模型的准确性和速度比较。让我们从下面的测试图像开始YOLO检测到的对象：网格单元为了便于讨论，我们裁剪了原始照片。YOLO将输入图像划分为S ×
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