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虽然CRNN由不同类型的网络架构（如CNN和RNN）组成，但可以通过一个损失函数进行联合训练。2.1.特征序列提取在CRNN模型中，通过采用标准CNN模型（去除全连接层）中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列
MaskRcnn论文翻译（1）.AbstractWepresentaconceptuallysimple,flexible,andgeneralframeworkforobjectinstancesegmentation.Ourapproachefficientlydetectsobjectsinanimagewhilesimultaneouslygeneratingahigh-qualitysegmentationmaskforeachinstance.Themethod,calledMaskR-CNN,extendsFasterR-CNNbyaddinga...
翻译2014年目标检测算法R-CNN的经典论文，迫自己细啃原文。原文题目：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation-v5.原文作者：RossGirshick,JeffDonahue,Trevo…
虽然CRNN由不同类型的网络架构（如CNN和RNN）组成，但可以通过一个损失函数进行联合训练。2.1.特征序列提取在CRNN模型中，通过采用标准CNN模型（去除全连接层）中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列
MaskRcnn论文翻译（1）.AbstractWepresentaconceptuallysimple,flexible,andgeneralframeworkforobjectinstancesegmentation.Ourapproachefficientlydetectsobjectsinanimagewhilesimultaneouslygeneratingahigh-qualitysegmentationmaskforeachinstance.Themethod,calledMaskR-CNN,extendsFasterR-CNNbyaddinga...
翻译2014年目标检测算法R-CNN的经典论文，迫自己细啃原文。原文题目：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation-v5.原文作者：RossGirshick,JeffDonahue,Trevo…
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