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区域CNN：R-CNN（2013年）、FastR-CNN（2015年）、FasterR-CNN（2015年）一些人可能会认为，R-CNN的出现比此前任何关于新的网络架构的论文都有影响力。第一篇关于R-CNN的论文被引用了超过1600次。RossGirshick和他在UCBerkeley的团队在
本周论文主要包括ICCV2021获奖论文等研究。目录：RevitalizingCNNAttentionsviaTransformersinSelf-SupervisedVisualRepresentationLearningPixel-PerfectStructure-from-MotionwithFeaturemetric…
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…
深度学习笔记16：CNN经典论文研读之AlexNet及其Tensorflow实现.在YannLecun提出Le-Net5之后的十几年内，由于神经网络本身较差的可解释性以及受限于计算能力的影响，神经网络发展缓慢且在较长一段时间内处于低谷。.2012年，深度学习三巨头之一、具有神经网络之...
深度学习第18讲：CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现技术小能手2018-10-113157浏览量简介：在前两期的论文研读中，笔者和大家一起学习了LeNet-5和AlexNet这两个经典的卷积神经网络结构和基本实现方式。今天我们继续CNN经典论文...
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