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本篇论文是神经网络大神JonathanLong与他的博士同学EvanShelhamer、导师TrevorDarrell的代表作，获得了CVPR2015年最佳论文奖。该文的核心贡献，在于提出了全卷积网络（FCN）的概念，它是一种可以接受任意大小图像并输出与输入等大的...
作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。卷积神经网络的前世今生卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，Hub…
CascadeCNN是级联的结构和深度卷积神经网络结合的代表，与V-J框架思想相同。.具体实现是将分类网络最后的全连接层修改成卷积层得到全卷积网络，从而可以接受任意大小的输入图像。.这样由粗到精的框架是目标检测中很常见的思路，以后还会看到很多的研究...
论文笔记《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork》.一、摘要.了解CNN必读的一篇论文，有些东西还是可以了解的。.二、结构.1、Relu的好处：1、在训练时间上，比tanh和sigmod快，而且BP的时候求导也很容易.2、因为是非饱和函数，所以基本不会出现...
利用闲暇，收集、总结、整理了一份CNN实现细节——“MustKnowTips/TricksinDeepNeuralNetworks”最后祭出DL四大“金刚”合照：从左至右依次为YannLecun,GeoffreyHinton,YoshuaBengio,AndrewNg.
想了解CNN最早的原型是什么，是哪篇论文里提的，而后又是有哪些具有重大意义的论文？想追一追这些论文看，有朋友知道吗？谢谢回答关注者238被浏览82,775关注问题写回答邀请回答好问题92条评论分享8个回答默认排序...
入门分享|12篇深度学习目标检测必读论文.本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。.同时，作者还提供了一个附加论文列表。.作为拓展阅读的内容，它们或为目标检测提供了新的视角，或用更...
以下所有的论文都是免费的，涵盖了从超梯度到CNN的产量响应建模等一系列主题。每位专家还附上了论文被选中的原因以及简短的个人简历。，OpenAI的研究团队负责人我们在一月份的时候就和Jeff谈过，当时他不能只选一篇论文作为必读，所以我们让他选了
RCNN、FastRCNN、FasterRCNN必看经典论文5篇(强烈推荐)上传者：tt23754q2019-11-2500:54:11上传UNKONW文件18.05MB下载14次想学习R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN必看的5篇经典论文，详细介绍了算法的原理
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