深度学习论文集锦(中英文对照):图像分类、物体识别等

简介: Github用户SnailTyan在他构建的“深度学习论文翻译”库中,提供了图像识别、对象检测和OCR等经典DL论文的全文翻译,除了英文原版、中文译文,还有中英文对照版。最新的MobileNetV2即将发布。

论文译介是新智元最受欢迎的内容之一,这非常好理解,如今几乎每天都会新增几十乃至几百篇新的论文,其中不乏佳作,而新智元的任务则是将优秀论文和研究成果介绍给读者。

然而这只是第一步,感兴趣的读者自会搜索英文原论文阅读。虽然中文是目前世界上使用人口最多的语言,但英语才是学术界的通用语。不过,对于初学者而言,阅读英文论文还是比较困难。

因此,我们要感谢Github用户SnailTyan,他的Github库“Deep Learning Papers Translation”,提供了经典深度学习论文的英文版、中文版,以及中英文对照版。尤其是后者,对于想快速准确学习的读者而言非常适合。

微信无法外链,因此仅将该库现有内容列出,导读和文末都给出了Github库的链接,可以复制后访问。

Image Classification

• AlexNet

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 中文版 中英文对照
•  VGG
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 中文版 中英文对照
•  ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition 中文版 中英文对照
• GoogLeNet
Going Deeper With Convolutions 中文版 中英文对照
• BN-GoogLeNet
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 中文版 中英文对照
• Inception-v3
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 中文版 中英文对照
• SENet
Squeeze-and-Excitation Networks 中文版 中英文对照

Object Detection

• YOLO

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 中文版 中英文对照
• SSD
SSD: Single Shot MultiBox Detector 中文版 中英文对照
• YOLO9000
YOLO9000: Better, Faster, Stronger 中文版 中英文对照
• Deformable-ConvNets
Deformable Convolutional Networks 中文版 中英文对照
• Faster R-CNN
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 中文版 中英文对照
• R-FCN
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 中文版 中英文对照
• FPN

Feature Pyramid Networks for Object Detection 中文版 中英文对照

8cc584d19dd4c1134d5990bad9b6adecfd7b4a8c

FCN中英文对照版截图。来源:noahsnail.com

OCR

• CRNN

An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 中文版 中英文对照
• CTPN
Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 中文版 中英文对照

Mobile

• MobileNetV2

To be added.

过去一年中,SnailTyan在Github做了222次贡献:

318875ed53b0a4a61af30f5bf03f15ebb9fcd181
“深度学习论文翻译”只是他Github项目其中之一。

有兴趣的读者可以访问该Github地址:

https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation

同时,希望越来越多的中文内容出现在Github。


原文发布时间为:2018-08-20

本文作者:赵武文

本文来自云栖社区合作伙伴新智元,了解相关信息可以关注“AI_era”。

原文链接:深度学习论文集锦(中英文对照):图像分类、物体识别等

相关文章
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效图像分类模型:深度学习在处理大规模视觉数据中的应用
随着数字化时代的到来,海量的图像数据被不断产生。深度学习技术因其在处理高维度、非线性和大规模数据集上的卓越性能,已成为图像分类任务的核心方法。本文将详细探讨如何构建一个高效的深度学习模型用于图像分类,包括数据预处理、选择合适的网络架构、训练技巧以及模型优化策略。我们将重点分析卷积神经网络(CNN)在图像识别中的运用,并提出一种改进的训练流程,旨在提升模型的泛化能力和计算效率。通过实验验证,我们的模型能够在保持较低计算成本的同时,达到较高的准确率,为大规模图像数据的自动分类和识别提供了一种有效的解决方案。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 PyTorch
图像分类保姆级教程-深度学习入门教程(附全部代码)
图像分类保姆级教程-深度学习入门教程(附全部代码)
44 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
【论文精读】TNNLS 2022 - 基于深度学习的事件抽取研究综述
【论文精读】TNNLS 2022 - 基于深度学习的事件抽取研究综述
|
3月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
基于深度学习的图像分类:使用卷积神经网络实现猫狗分类器
基于深度学习的图像分类:使用卷积神经网络实现猫狗分类器
56 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 前端开发
2024年3月最新的深度学习论文推荐
现在已经是3月中旬了,我们这次推荐一些2月和3月发布的论文。
46 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
2024年2月深度学习的论文推荐
我们这篇文章将推荐2月份发布的10篇深度学习的论文
56 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
使用Python实现基于深度学习的图像分类器
本文介绍了如何使用Python编写一个基于深度学习的图像分类器。我们将使用TensorFlow框架和Keras库来建立模型,并使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试。通过本文,您将了解到如何设计和训练一个卷积神经网络(CNN),并将其应用于图像分类任务中。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【论文精读】TNNLS 2022 - 基于深度学习的事件抽取研究综述
事件抽取是从海量文本数据中快速获取事件信息的一项重要研究任务。随着深度学习的快速发展,基于深度学习技术的事件抽取已成为研究热点。文献中提出了许多方法、数据集和评估指标,这增加全面更新调研的需求。
359 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
深度学习在图像分类中的应用
随着人工智能技术的不断发展,深度学习作为其中的重要组成部分,已经在许多领域取得了突破性的进展。本文将重点介绍深度学习在图像分类任务中的应用,并通过一个示例来展示其强大的能力。
166 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
基于深度学习的裂纹图像分类研究(Matlab代码实现)
基于深度学习的裂纹图像分类研究(Matlab代码实现)