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PointNet论文复现及代码详解.本文主要对PointNet（之前有解读论文）的代码进行了分析和解读，有助于进一步理解其思想。.可以发现，PointNet的结构并不复杂，比起CNN还要简单一些。.理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用，本文对该部分进…
目前正在复现一篇paper的代码，工作还没有完成，这里作为自己的经验总结。首先必须得说，复现他人的程序实在是迫不得已的事情。要么源码无法要到，要么就是不符合自己的编程习惯或者输入输出不能够对应得上。通过p…
小白的经典CNN复现系列（一）：LeNet-1989之前的浙大AI作业的那个系列，因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到，所以我们先换一个系列开始更新博客，就是现在这个经典的CNN复现啦(｡
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
网络的结构其实蛮简单的，但是在读论文以及看论文附图的时候有两个比较要命的问题：论文是基于两个GPU进行的描述，但是我们现在没必要把这个模型分开，现在1050以上的显卡基本上显存都在4G以上，完全装得下的，所以我们要把论文里面的模型的卷积层的通道数扩大成两倍，这样才和论文的...
2.使用公开数据，公开代码，论文细节清楚，能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好，这个应该是深度学习可解释性差的原因。因为他们公开了代码，在公开数据集上效果好，能复现效果，所以也是好论文。文末推荐
点神经网络该存储库包含我们的的参考实现CVPR2020。如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用我们的工作：@InProceedings{Point-GNN,author={Shi,WeijingandRajkumar,Ragunathan(Raj)},title={Point-GNN:GraphNeuralNetworkfor3DObjectDetectioninaPointCloud},booktitle={TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition...
获取论文复现代码，全部135+篇论文复现讲解视频，加up主论文复现学习群，可添加微信：deepshare0102，备注：轻量化【深度学习论文复现·CV·轻量化网络】Mobilenet0基础小白推荐如下学习路径：【基础知识】Python、神经网络基础、Pytorch...
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利用残差结构让网络能够更深、收敛速度更快、优化更容易，同时参数相对之前的模型更少、复杂度更低解决深网络退化、难以训练的问题适用于多种计算机视觉任务本文先根据论文的顺序介绍ResNet，然后解释PyTorch版本的代码实现。一、背景介绍
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