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code_xzh 6年前 10617

一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

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【方向】 6年前 17279

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

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uncle_ll 7年前 2068

目标检测技术演化：从R-CNN到Faster R-CNN

目标检测旨在准确地找到给定图片中物体的位置，并将其正确分类。准确地来讲，目标检测需要确定目标是什么以及对其定位。 然而，想要解决这个问题并不容易。因为，目标的大小，其在空间中的方向，其姿态，以及其在图片中的位置都是变化的。 这里有一张图片，我们需要识别图片中
【方向】 6年前 2908

CNN实现“读脑术”，成功解码人脑视觉活动，准确率超50%

研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑
技术小能手 6年前 3181

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玄学酱 7年前 4327

深度学习笔记之CNN（卷积神经网络）基础

　卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂
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基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度
Chin2018 6年前 3251

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