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  用于图像分割的卷积神经网络：从R-CNN到Mark R-CNN

  卷积神经网络（CNN）的作用远不止分类那么简单！在本文中，我们将看到卷积神经网络（CNN）如何在图像实例分割任务中提升其结果。自从 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年赢得了 ImageNet 的冠军，卷积神经网络就...

  daydream 2019-04-25 18:13 评论0 收藏0
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  CNN 在图像分割中的简史：从 R-CNN 到 Mask R-CNN

  ..., Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 成为了 ImageNet 2012 冠军之后，CNN 已经变成了图像分割的标配。实际上，从那时起，CNN 已经在 ImageNet 挑战上面战胜了人类。 虽然这些分类结果令人印象深刻，但是比真实的人类视觉理解还是要简单很...

  AJie 2019-07-30 15:17 评论0 收藏0
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  从语义上理解卷积核行为，UCLA朱松纯等使用决策树量化解释CNN

  ...洛杉矶分校的朱松纯教授等人发布了一篇使用决策树对 CNN 的表征和预测进行解释的论文。该论文借助决策树在语义层面上解释 CNN 做出的每一个特定预测，即哪个卷积核（或物体部位）被用于预测最终的类别，以及其在预测中...

  miya 2019-04-25 18:24 评论0 收藏0
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  计算机视觉和 CNN 发展十一座里程碑

  从AlexNet到ResNet，计算机视觉领域和卷积神经网络（CNN）每一次发展，都伴随着代表性架构取得历史性的成绩。作者回顾计算机视觉和CNN过去5年，总结了他认为不可错过的标志模型。在这篇文章中，我们将总结计算机视觉和卷积...

  刘厚水 2019-04-25 18:05 评论0 收藏0
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  斯坦福：「目标检测」深度学习全面指南

  ...基于区域的完全卷积网络（R-FCN）•具有Resnet 101的Faster R-CNN•具有Inception Resnet v2的Faster R-CNN在我上一篇博文（https://medium.com/towards-data-science/an-intuitive-guide-to-deep-network-architectures-65fdc477db41）中，我介绍了上面...

  Harpsichord1207 2019-04-25 18:19 评论0 收藏0
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  用于视觉任务的 CNN 为何能在听觉任务上取得成功？

  最初针对视觉信号设计出来的 CNN 也能处理听觉信号，最终帮助机器倾听和更好地理解我们。 CNN 在某些程度上能迁移学习，掌握多种模式的共同特征。有一系列神经网络机器学习方法不只是「有深度的」。在这段时间，针对先...

  lieeps 2019-04-25 18:04 评论0 收藏0
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  将CNN与RNN组合使用

  从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是，CNN 的研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。一些事情正如水与油一样，看上去无法结合在一起。虽然两者各...

  FuisonDesign 2019-04-25 18:30 评论0 收藏0
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  深度学习时代的目标检测算法

  ...域和深度学习结合，但都没有取得成效，这种情况直到R-CNN算法出现才得以解决。1.1 R-CNN2014年加州大学伯克利分校的Ross B. Girshick提出R-CNN算法，其在效果上超越同期的Yann Lecun提出的端到端方法OverFeat算法，其算法结构也成为后续...

  wfc_666 2019-04-25 18:24 评论0 收藏0
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  如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制？

  ...随着复杂和高效的神经网络架构的出现，卷积神经网络（CNN）的性能已经优于传统的数字图像处理方法，如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域，学者们开始将研究重点转移到 CNN，并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是，人们对成...

  Aomine 2019-04-25 18:13 评论0 收藏0
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  像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

  本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。Luminoth 实现：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn去年，我们决定...

  taoszu 2019-04-25 18:25 评论0 收藏0
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  从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点

  ...的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前更为优秀的方法...

  jayzou 2019-04-25 18:26 评论0 收藏0
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  Matlab编程之——卷积神经网络CNN代码解析

  ...习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 RasmusBerg Palm。今天给介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数：调用关系...

  senntyou 2019-04-25 18:05 评论0 收藏0