CNN精品文章

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  用于圖像分割的卷積神經網絡：從R-CNN到Mark R-CNN

  卷積神經網絡（CNN）的作用遠不止分類那么簡單！在本文中，我們將看到卷積神經網絡（CNN）如何在圖像實例分割任務中提升其結果。自從 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年贏得了 ImageNet 的冠軍，卷積神經網絡就...

  daydream 2019-04-25 18:13 評論0 收藏0
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  CNN 在圖像分割中的簡史：從 R-CNN 到 Mask R-CNN

  ..., Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 成為了 ImageNet 2012 冠軍之后，CNN 已經變成了圖像分割的標配。實際上，從那時起，CNN 已經在 ImageNet 挑戰上面戰勝了人類。 雖然這些分類結果令人印象深刻，但是比真實的人類視覺理解還是要簡單很...

  AJie 2019-07-30 15:17 評論0 收藏0
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  從語義上理解卷積核行為，UCLA朱松純等使用決策樹量化解釋CNN

  ...洛杉磯分校的朱松純教授等人發布了一篇使用決策樹對 CNN 的表征和預測進行解釋的論文。該論文借助決策樹在語義層面上解釋 CNN 做出的每一個特定預測，即哪個卷積核（或物體部位）被用于預測最終的類別，以及其在預測中...

  miya 2019-04-25 18:24 評論0 收藏0
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  計算機視覺和 CNN 發展十一座里程碑

  從AlexNet到ResNet，計算機視覺領域和卷積神經網絡（CNN）每一次發展，都伴隨著代表性架構取得歷史性的成績。作者回顧計算機視覺和CNN過去5年，總結了他認為不可錯過的標志模型。在這篇文章中，我們將總結計算機視覺和卷積...

  劉厚水 2019-04-25 18:05 評論0 收藏0
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  斯坦福：「目標檢測」深度學習全面指南

  ...基于區域的完全卷積網絡（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，我介紹了上面...

  Harpsichord1207 2019-04-25 18:19 評論0 收藏0
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  用于視覺任務的 CNN 為何能在聽覺任務上取得成功？

  最初針對視覺信號設計出來的 CNN 也能處理聽覺信號，最終幫助機器傾聽和更好地理解我們。 CNN 在某些程度上能遷移學習，掌握多種模式的共同特征。有一系列神經網絡機器學習方法不只是「有深度的」。在這段時間，針對先...

  lieeps 2019-04-25 18:04 評論0 收藏0
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  將CNN與RNN組合使用

  從有一些有趣的用例看，我們似乎完全可以將 CNN 和 RNN/LSTM 結合使用。許多研究者目前正致力于此項研究。但是，CNN 的研究進展趨勢可能會令這一想法不合時宜。一些事情正如水與油一樣，看上去無法結合在一起。雖然兩者各...

  FuisonDesign 2019-04-25 18:30 評論0 收藏0
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  深度學習時代的目標檢測算法

  ...域和深度學習結合，但都沒有取得成效，這種情況直到R-CNN算法出現才得以解決。1.1 R-CNN2014年加州大學伯克利分校的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，其算法結構也成為后續...

  wfc_666 2019-04-25 18:24 評論0 收藏0
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  如何從信號分析角度理解卷積神經網絡的復雜機制？

  ...隨著復雜和高效的神經網絡架構的出現，卷積神經網絡（CNN）的性能已經優于傳統的數字圖像處理方法，如 SIFT 和 SURF。在計算機視覺領域，學者們開始將研究重點轉移到 CNN，并相信 CNN 是這一領域的未來趨勢。但是，人們對成...

  Aomine 2019-04-25 18:13 評論0 收藏0
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  像玩樂高一樣拆解Faster R-CNN：詳解目標檢測的實現過程

  本文詳細解釋了 Faster R-CNN 的網絡架構和工作流，一步步帶領讀者理解目標檢測的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 實現，供大家參考。Luminoth 實現：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn去年，我們決定...

  taoszu 2019-04-25 18:25 評論0 收藏0
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  從RCNN到SSD，這應該是最全的一份目標檢測算法盤點

  ...的信息。本文對目標檢測進行了整體回顧，第一部分從RCNN開始介紹基于候選區域的目標檢測器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分則重點討論了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在內的單次檢測器，它們都是目前更為優秀的方法...

  jayzou 2019-04-25 18:26 評論0 收藏0
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  Matlab編程之——卷積神經網絡CNN代碼解析

  ...習matlab包，里面含有很多機器學習算法，如卷積神經網絡CNN，深度信念網絡DBN，自動編碼AutoEncoder（堆棧SAE，卷積CAE）的作者是 RasmusBerg Palm。今天給介紹deepLearnToolbox-master中的CNN部分。DeepLearnToolbox-master中CNN內的函數：調用關系...

  senntyou 2019-04-25 18:05 評論0 收藏0