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进击的YOLOv3，目标检测网络的巅峰之作 | 内附实景大片

YOLOv3的前世今生 2015 年，R-CNN 横空出世，目标检测 DL 世代大幕拉开。 各路豪杰快速迭代，陆续有了 SPP，fast，faster 版本，至 R-FCN，速度与精度齐飞，区域推荐类网络大放异彩。 奈何，未达实时检测之基准，难获工业应用之青睐
技术小能手 6年前 11894

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

十大预训练模型，助力入门深度学习（第1部分 - 计算机视觉）

介绍 对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说，预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说，由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型，这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型，或者针对它测试自己的
技术小能手 6年前 8841

Google论文解读：轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣，点击底部的阅读原文即可查看原论文。
技术小能手 6年前 7852

【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级，就看一眼，速度提升 3 倍！

我今年没怎么做研究。我花了很多时间玩Twitter。玩了一下GAN。我去年留下了一些工作[10] [1]; 我设法对YOLO进行了一些改进。但是，说实话，不是什么超级有趣的工作，只是做了一系列更新，使它变得更好。我也有帮其他人做了一些研究。 没有错，你看的确
技术小能手 6年前 3335

复旦、清华和英特尔中国研究院ICCV新作：完全脱离预训练模型的目标检测方法

最近，由复旦大学、清华大学和英特尔中国研究院合作提出的一种新型的目标检测方法 (DSOD) 被国际计算机视觉顶级会议ICCV 2017接收。论文标题为：DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from
知与谁同 7年前 2798

TensorSpace：超酷炫3D神经网络可视化框架

是什么（What） TensorSpace 是一款 3D 模型可视化框架，一动图胜千言。 官网链接： https://tensorspace.org/ Github链接： https://github.com/tensorspace-team/tensorsp
技术小能手 6年前 1897

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