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论文笔记之:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要:任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型.虽然也取得了不错的效果,但是他们这些 online-only
我是wangxiao-23158
8年前
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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
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技术小能手
6年前
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吴恩达深度学习中文版笔记:人脸识别和神经风格转换
自2016年8月份,吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程,到今年2月份,吴老师更新了课程的第五部分(点击查看大数据文摘相关报道),前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记,展
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PaperWeekly 第37期 | 论文盘点:检索式问答系统的语义匹配模型(神经网络篇)
“ slvher 助理来也后端/算法工程师 目前研发方向为多轮对话系统 问答系统可以基于规则实现,可以基于检索实现,还可以通过对 query 进行解析或语义编码来生成候选回复(如通过解析 query并查询知识库后生成,或通过 SMT 模型生成,或通过 enc
青衫无名
7年前
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李飞飞CS231n项目:这两位工程师想用神经网络帮你还原买家秀
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技术小能手
6年前
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吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4
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第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换(Special applications: Face recognition &Neural style transfer) 4.1 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 4.2 O
fdvdx
6年前
2009
【无监督学习最新研究】简单的「图像旋转」预测,为图像特征学习提供强大监督信号
在过去的几年中,深度卷积神经网络(ConvNets)已经改变了计算机视觉的领域,这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而,为了成功地学习这些特征,它们通常需要大量手动标记的数据,这既昂贵又不可实行。因此,无监督语义特征学习,即在不需要手动注释
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