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ResNet论文：DeepResidualLearningforImageRecognitionMotivation：网络越深，能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了（网络退化）。为了让更深...
和ResNet-101相比，Darknet-53的速度是前者的1.5倍；而ResNet-152和它性能相似，但用时却是它的2倍以上。Darknet-53也可以实现每秒最高的测量浮点运算。这意味着网络结构可以更好地利用GPU，使其预测效率更高，速度更快。
一、背景文章题目：《ChangeNet:ADeepLearningArchitectureforVisualChangeDetection》这篇文章思路非常简单，觉得能中ECCV还是有点牵强啊。变化检测一般就是孪生网络+反卷积，能还原出变化的mask就行，考虑到不同尺度下的变化特征...
医学影像处理识别是计算机视觉的重要方向，尽管CVPR不是专门的医学领域学术会议，但仍有不少相关工作，CVPR2020中尤以医学影像分割为最。本文盘点相关论文，总计19篇，其中：医学图像分割6篇医学图像检…
看论文，重在做笔记，因此，需要阅读器有较强的批注功能。而且，现代人往往有多个电子设备，因此数据的同步也很重要，某篇文献，在实验室的电脑上看了一半，可以同步到云中，回宿舍以后用…
YOLOv4全文阅读（全文中文翻译）.有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。.某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据...
关于Resnet残差网络的一些理解.随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。.足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而...
图像分割论文|DRN膨胀残差网络|CVPR20172021-01-21注意力机制新玩法：深度残差收缩网络的介绍2020-03-18从头学pytorch(二十):残差网络resnet2020-01-17深度残差网络(ResNet)2019-07-06使用dlib中的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别2018-03
②深度残差网络（ResNet）ResNet肯定是属于经典论文，但是也不是很旧的方法，在2015年被提出来。[2]ResNet③深度残差收缩网络深度残差收缩网络是在残差网络的基础上衍生而出的方法，专门针对强噪、高冗余数据的情况，能够自动消除冗余噪声...
1Nature:DeepLearning深度学习综述2论文笔记&翻译--Nature综述论文《deeplearning》LeCun、Bengio和Hinton
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