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2015年，152层深的ResNet横空出世，不仅取得当年ImageNet竞赛冠军，相关论文在CVPR2016斩获最佳论文奖。ResNet成为视觉乃至整个AI界的一个经典。自那以后，ResNet得到许多调整和改进，2017年，基于ResNet的双通道网络DPN再夺ImageNet冠军，并将200层ResNet的计算量降低了…
2014年ImageNetILSVRC冠军论文学习-GoogleNet.RaymondLove~2019-03-1423:09:371075收藏1.分类专栏：CS231n学习笔记文章标签：GoogleNetInception-v4Inception-v1.版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。.本文链…
ILSVRC历届冠军论文笔记KangRoger的专栏02-221万+记录ILSVRC比赛，几个经典网络结构笔记2014年ImageNetILSVRC冠军论文学习-GoogleNetRaymond_Love的博客03-141073Googl...
2015年ImageNetILSVRC冠军论文学习-ResNetRaymond_Love的博客03-18869ResNetResidualNetwork（ResNet）获得了2015ILSVRC的冠军。它的特点是大量使用了Identifymapping（一致变换），使得网络更容易学习。ResNet在网络的末端使用avgpool...
编者按：MomentaPaperReading致力于打造一个自动驾驶学术前沿知识的分享沟通平台，深入浅出让你轻松读懂AI。本次我们分享的主题是ImageNet冠军模型SENet。论文链接：[1709.01507]Squeeze-and-ExcitationNetwo…
ImageNet是一个超过15million的图像数据集，大约有22,000类。是由李飞飞团队从2007年开始，耗费大量人力，通过各种方式（网络抓取，人工标注，亚马逊众包平台）收集制作而成，它作为论文在CVPR-2009发布。
这篇文章是深度学习的祖师爷GeoffreyHinton的团队所写的论文,第一作者是AlexKrizhevsky，所以该网络名称为AlexNet，其是2012年ImageNet竞赛冠军获得者。.该文章的重要意义在于其在ImageNet比赛中以巨大的优势击败了其它非神经网络的算法，在此之前，神经网络一直处于...
论文中提出的方法，比如数据增强和dropout，直到现在也在使用，那篇论文“ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNetworks”，迄今被引用约7000次，被业内普遍视为行业最重要的论文之一，真正展示了CNN的优点，并且以破纪录的比赛成绩实打实地
ImageNet历年冠军和相关CNN模型残差网络ResNet笔记(二)计算机视觉四大基本任务(分类、定位、检测、分割)论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）论文笔记：CNN经典结构1（AlexNet，ZFNet
ImageNet这八年：李飞飞和她改变的AI世界.2006年，李飞飞开始考虑一个想法。.当时刚刚出任伊利诺伊大学香槟分校计算机教授的她发现，整个学术圈和人工智能行业都在苦心研究同一个概念：通过更好的算法来制定决策，但却并不关心数据。.她意…
2015年，152层深的ResNet横空出世，不仅取得当年ImageNet竞赛冠军，相关论文在CVPR2016斩获最佳论文奖。ResNet成为视觉乃至整个AI界的一个经典。自那以后，ResNet得到许多调整和改进，2017年，基于ResNet的双通道网络DPN再夺ImageNet冠军，并将200层ResNet的计算量降低了…
2014年ImageNetILSVRC冠军论文学习-GoogleNet.RaymondLove~2019-03-1423:09:371075收藏1.分类专栏：CS231n学习笔记文章标签：GoogleNetInception-v4Inception-v1.版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。.本文链…
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这篇文章是深度学习的祖师爷GeoffreyHinton的团队所写的论文,第一作者是AlexKrizhevsky，所以该网络名称为AlexNet，其是2012年ImageNet竞赛冠军获得者。.该文章的重要意义在于其在ImageNet比赛中以巨大的优势击败了其它非神经网络的算法，在此之前，神经网络一直处于...
论文中提出的方法，比如数据增强和dropout，直到现在也在使用，那篇论文“ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNetworks”，迄今被引用约7000次，被业内普遍视为行业最重要的论文之一，真正展示了CNN的优点，并且以破纪录的比赛成绩实打实地
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