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这100篇论文大多发表于2015年至2019年间，主要发表在CVPR、ICCV、ICML、NeuIPS等计算机视觉顶级学术会议上。在该领域发表论文最多的学者中，“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”Hinton与Bengio双双上榜，为深度学习研究持续贡献了力量。
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
作者回顾计算机视觉和CNN过去5年，总结了他认为不可错过的标志模型。.在新智元后台回复“0830”下载论文。.在这篇文章中，我们将总结计算机视觉和卷积神经网络领域的重要进展，重点介绍过去5年发表的重要论文并讨论它们为什么重要。.从AlexNet到ResNet...
一.CNN的结构阐述（以LeNet-5为例）我写这一节的目的，并不是从头到尾的对CNN做一个详细的描述，如果你对CNN的结构不清楚，我建议还是先去看LeCun大神的论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition，而且，网上也有很多经典的博客，对CNN的结构和原理都做了比较深入的阐述，这里推荐zouxy大神...
在这篇论文中，作者将Regionproposal和CNNs结合起来，所以该方法被称为R-CNN：RegionswithCNNfeatures。我们也把R-CNN效果跟OverFeat比较了下（OverFeat是R-CNN之前目标检测性能最好算法），结果发现R-CNN在200类ILSVRC2013检测数据集上的性能明显优…
已发表论文8篇。基于数据增广和CNN的地震随机噪声压制作者王钰清；陆文凯；刘金林；张猛；苗永康期刊名称及卷期次地球物理学报，2019，062(001)：421-433获奖理由论文针对神经网络地震数据去噪方法中实际数据的标注数据不足的问题...
本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper，来自华科和地平线，文章提出了MaskScoringR-CNN的框架是对MaskR-CNN的改进，简单地来说就是给MaskR-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数。.MaskScoringR-CNN.CVPR2019|MaskScoringR-CNN论文解读.
这100篇论文大多发表于2015年至2019年间，主要发表在CVPR、ICCV、ICML、NeuIPS等计算机视觉顶级学术会议上。在该领域发表论文最多的学者中，“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”Hinton与Bengio双双上榜，为深度学习研究持续贡献了力量。
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
作者回顾计算机视觉和CNN过去5年，总结了他认为不可错过的标志模型。.在新智元后台回复“0830”下载论文。.在这篇文章中，我们将总结计算机视觉和卷积神经网络领域的重要进展，重点介绍过去5年发表的重要论文并讨论它们为什么重要。.从AlexNet到ResNet...
一.CNN的结构阐述（以LeNet-5为例）我写这一节的目的，并不是从头到尾的对CNN做一个详细的描述，如果你对CNN的结构不清楚，我建议还是先去看LeCun大神的论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition，而且，网上也有很多经典的博客，对CNN的结构和原理都做了比较深入的阐述，这里推荐zouxy大神...
在这篇论文中，作者将Regionproposal和CNNs结合起来，所以该方法被称为R-CNN：RegionswithCNNfeatures。我们也把R-CNN效果跟OverFeat比较了下（OverFeat是R-CNN之前目标检测性能最好算法），结果发现R-CNN在200类ILSVRC2013检测数据集上的性能明显优…
已发表论文8篇。基于数据增广和CNN的地震随机噪声压制作者王钰清；陆文凯；刘金林；张猛；苗永康期刊名称及卷期次地球物理学报，2019，062(001)：421-433获奖理由论文针对神经网络地震数据去噪方法中实际数据的标注数据不足的问题...
本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper，来自华科和地平线，文章提出了MaskScoringR-CNN的框架是对MaskR-CNN的改进，简单地来说就是给MaskR-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数。.MaskScoringR-CNN.CVPR2019|MaskScoringR-CNN论文解读.
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