DL之MobileNetV2：MobileNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
MobileNetV2算法的简介(论文介绍) 作者在MobileNet基础上，又提出了改进的模型MobileNetV2，该模型可用于不同的任务，比如图像分类、目标检测、图像分割等。Abstract In this paper we describe a new mobile architecture, ...
DL之MobileNet：MobileNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
MobileNet算法的架构详解DL之MobileNet：MobileNet算法的架构详解5、实验思路和结果(Experiments)2、Model Choices 修改标准卷积的资源使用情况：This example is for an internal MobileNet layer with ??=3,?=512,?=512,??=14. &...
DL之MobileNet：MobileNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
MobileNet算法的简介(论文介绍) 深度学习在图像分类，目标检测和图像分割等任务表现出了巨大的优越性。但是伴随着模型精度的提升是计算量，存储空间以及能耗方面的巨大开销，对于嵌入式应用，比如移动或车载应用都是难以接受的。Abstract We present a class of efficient....
DL之SqueezeNet：SqueezeNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
SqueezeNet算法的简介(论文介绍) 本文提出的SqeezeNet在ImageNet上实现了和AlexNet相同的正确率，但是只使用了1/50的参数。更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5MB，这是AlexNet的1/510。ABSTRACT Recent research on ....
DL之ResNeXt：ResNeXt算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
ResNeXt算法的简介(论文介绍) ResNeXt算法是由Facebook研究人员提出，当时何凯明(ResNet算法作者之一)已经在Facebook工作了，Abstract We present a simple, highly modular....
DL之FCN：FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
FCN算法的简介(论文介绍) Faster-RCNN中，曾使用了RPN(Region Proposal Network)替代Selective Search等产生候选区域的方法，其中，RPN就是一种全卷积网络。FCN即Fully Convolutional Networks，该论文将CNN结构应用到图像语义分割领域，并取得突出结果，开山之作，....
DL之NIN：Network in Network算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
Network in Network算法的简介(论文介绍)Abstract We propose a novel deep network structure called "Network In Network" (NIN) to enhance model discriminability for local patches within....
DL之PanopticFPN：Panoptic FPN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
PanopticFPN算法的简介(论文介绍)Abstract The recently introduced panoptic segmentation task has renewed our community’s interest in unifying the tasks of instance segment....
DL之GCN：GCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
GCN算法的简介(论文介绍) 作者在该论文中，强调了Large Kernel的重要性。Abstract One of recent trends [30, 31, 14] in network architecture design is stacking small filters (e....
DL之DeepLabv3：DeepLab v3和DeepLab v3+算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DeepLab v3和DeepLab v3+算法的简介(论文介绍)DeepLab v3Abstract In this work, we revisit atrous convolution, a powerful tool to explicitly adjust filter’s field-of-view as well ....
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