全卷积网络图像分割的翻译

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卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术

这是一篇翻译文章。介绍了一种基于最近发布的TF-Slim库与预训练模型来进行图像分割的方法。本篇文章的内容包括基于条件随机场的模型训练与后处理过程。 引言 在之前的文章中，我们实现了上采样操作，并通过将其与scikit-image库中的对应实现作比较，以确保
【方向】 8年前 29245

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

每周论文清单：知识图谱，文本匹配，图像翻译，视频对象分割

[ 自然语言处理 ] Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications @jerryshi 推荐 Knowledge Graph 本文对当下流行的 Knowledge Gra
技术小能手 7年前 3173

【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理

本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。 图像分类(image classification) 给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。 (1) 图像分
技术小能手 6年前 8726

图像分类、检测，语义分割等方法梳理

本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。 ![image](https://yqfile.alicdn.com/304e0531506181fe1b91ec72c2
技术小能手 6年前 2121

TensorFlow 全网最全学习资料汇总之TensorFlow的技术应用【4】

随着谷歌2015年发布开源人工智能系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的T
玄学酱 7年前 2954

Resnet论文翻译

摘要 越深层次的神经网络越难以训练。我们提供了一个残差学习框架，以减轻对网络的训练，这些网络的深度比以前的要大得多。我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x，学习残差函数，来代替没有参考的学习函数。 我们提供了综合的经验证据，表明残差网络更容易优化，并且可
ayew 6年前 867

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