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专栏首页机器学习炼丹术大汇总|一文学会八篇经典CNN论文大汇总|一文学会八篇经典CNN论文2020-07-232020-07-2315:38:39阅读1440本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献。本文强烈建议收藏论文传送门...
本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献。论文传送门【google团队】[2014.09]inceptionv1:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pd
R-CNN论文详解（论文翻译）热门推荐Cheese的博客05-088万+faster-rcnn在深度学习...深度学习论文汇总（2018.6.25更新）YouzhiGu_AI_ZJU09-241万+好记性不如烂笔头，一直以来都只…
CNN的实验.卷积层可视化,这一篇文章有很详细的讲解hook的使用:CNN可视化ConvolutionalFeatures.CNN实现MNIST分类,与生成攻击样本(攻击样本生成的一种简单的想法):使用CNN在MNIST上实现简单的攻击样本.Deepdream(一篇论文的复现):PyTorch实…
DGCNN论文学习汇总(在点云集上的学习模型：动态图CNN)42km.业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随。.8人赞同了该文章.论文题目：DynamicGraphCNNforLearningonPointClouds.众所周知，点云是一种没有拓扑结构的数据形式，而拓扑结构信息又对点云重建、分类和分割等...
该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。
论文简介：深度卷积神经网络（CNN）在各种视觉任务（例如图像分类，对象检测和语义分割）中均表现出令人印象深刻的性能。对于物体检测，特别是在静止图像中的物体检测，由于强大的深度网络（例如GoogleNet）和检测框架（例如具有CNN功能的区域（RCNN）），去年的性能有了显着提高。
【导读】本届CVPR共收到了6656篇有效投稿，接收1470篇，其接受率在逐年下降，今年接受率仅为22%。本文为大家整理了CVPR2020图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的10篇论文，供大家参考—分别是：点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解、3D语义分割、指代表达式推理...
ObjectDetection论文汇总（BigBang~2017A.D.）.秘密让更。.ObjectDetection的paper太多，都放在这里显得很长，所以打算一部分一部分整理，这里先到2017年为止。.PS：如果有我没提到但是很不错的paper的话，希望可以推荐给我，谢谢。.首先是一些经典的paper。.
CVPR2019|29篇目标检测相关论文汇总（含2D/3D/显著性目标检测等）朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅478478478广告关闭11...
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