卷积神经网络rpn

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深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO
玄学酱 7年前 1752

Startdt AI提出：使用生成对抗网络用于One-Stage目标检测的知识蒸馏方法

人工智能正在驱动新一轮的商业变革，而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量。算法崛起时代，技术浪潮可谓一日千里，算法工程师也只有不断精进自身技术，才能与时俱进、驭浪前行。近日，奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破。 摘要 卷积神经网络对目标检测
startdtsms 5年前 1101

深度学习目标检测系列：RCNN系列算法图解

       在生活中，经常会遇到这样的一种情况，上班要出门的时候，突然找不到一件东西了，比如钥匙、手机或者手表等。这个时候一般在房间翻一遍各个角落来寻找不见的物品，最后突然一拍大脑，想到在某一个地方，在整个过程中有时候是很着急的，并且越着急越找不到，真是令
【方向】 6年前 12856

刷剧不忘学习：用Faster R-CNN定位并识别辛普森一家中多个人物

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝，在之前他已经写了一篇用卷积神经网络来识别20个辛普森人物的教程。给定一个人物图片后，该模型能返回该图片的所属类别，识别效果相当好，F1分值可达96%。 量子位翻
行者武松 6年前 1232

20篇顶级深度学习论文（附链接）

深度学习正值快速发展进化阶段，新技术，新工具以及新的应用实现正在深刻改变着机器学习领域并不断获得累累硕果。 深度学习作为机器学习和统计学习的子领域，在最近几年取得了长足的发展进步。云计算，强大的开源工具以及大量可用数据已经成为这些关键突破的杠杆。本文以（aca
技术小能手 6年前 5161

零基础入门：对象检测及其算法指南

图像分类是拍摄一张图像并对其中的对象进行预测。例如：当我们构建一个猫狗分类器时，我们拍摄了猫或狗的图像，并预测它们属于哪个类别。 如果猫和狗都出现在同一张图像中，你会怎样做呢？ 我们的模型将会预测出什么呢？为了解决这一问题，我们可以训练一个可预测这两个类别（
【方向】 6年前 3046

代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型

继图像分类、物体检测之后，精确到像素级别的物体实例分割就成为更具挑战性和实用性的视觉识别任务。前两个任务在近年来取得了迅速的进展，已经有了不少优雅有效的方法。然而，实例分割任务却还缺少一个标杆性的工作。 为此，来自清华大学和微软研究院的李益、齐浩之、代季峰、季
知与谁同 7年前 2179

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