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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

必读的计算机视觉开创性论文

从ILSVRC中可以看出，近几年图像分类神经网络架构的错误率以惊人的幅度下降 深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域
【方向】 6年前 2402

卷积神经网络实战（可视化部分）——使用keras识别猫咪

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：Erik Reppel，coinbase公司程序员 作者博客：https://hackernoon.com/@erikreppel 作者twitter：http
【方向】 7年前 21546

【一图看懂】计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

［导读］Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexN
行者武松 7年前 2638

python读取caffemodel文件

caffemodel是二进制的protobuf文件，利用protobuf的python接口可以读取它，解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调，即加载“caffemodel”作为网络初始参数取值，然后在此基础上更新。使用方式往往是：同时给定s
lovedan 8年前 1674

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