ssd caffe 网络层

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TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用，可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict（inference）

官网：https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用：NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime t
桃子红了呐 6年前 3820

SSD: Single Shot MultiBox Detector

有参考：http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 SSD: Single Shot MultiBox Detector By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Du
小金子 7年前 2303

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介

  深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介    一、论文简介： 　　ECCV-2016 Paper：https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  　　Slides：http://www.cs.unc.edu/~wliu/p
wangxiaocvpr 7年前 1321

深度学习之迁移学习介绍与使用

迁移学习概述 在深度学习领域，通过预训练模型作为检查点开始训练生成神经网络模型实现对新任务的支持，这种方法通常被称为迁移学习，它的好处是不用再重头开始设计与训练一个全新的网络，而是基于已经训练好的网络模型，在其基础上进行参数与知识迁移，只需要很少量的计算资源
技术小能手 5年前 1769

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

人脸检测算法之 S3FD

SIGAI 特邀作者：Baoming 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。 导言 自从anchor-based method出现之后，物体检测基本上就离不开这个神奇的anchor了。只因有了它的协助
sigai大讲堂 5年前 4472

一文读懂目标检测模型（附论文资源）

1. R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个
技术小能手 6年前 2640

从R-CNN到YOLO，一文带你了解目标检测模型（附论文下载）

R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象
技术小能手 6年前 4591

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