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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...
也就是说，CNN的feature非常有用，包含了大量的信息，可以同时用来做不同的task。这个创新一下子把图像检测的MAP也翻倍了。在短短的4年中，Imagenet图像检测的MAP从最初的0.22达到了最终的0.73。何凯明后来还提出了MaskR-CNN,给fasterR-CNN又加
CNN模型的发展：自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结本文分享自微信公众号-AI深度学习求索（AIDeepLearningQ），作者：AI深度学习求索原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系yunjia_community@tencent删除。
自己的研发能力，研发成本有限，那么最快的方式显然是迅速的从最新的论文中提取价值。.今天要分享的内容就是希望带大家学一些真本事，如何阅读经典的CNN架构paper&复现代码！.《CNN经典论文带读&代码复现》.获取方式.扫描下方二维码，关注【机器...
最近组会轮到我讲了，打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想，其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》一书中的观点。其中可能有一些不准确和不全面的地方，欢迎…
论文最初使用的是VGG，但其他主干网络如ResNet后来变得更加普及。为了生成regionproposals，在CNN特征图输出上应用一个3x3滑动窗口每个位置生成2个得分(前景和背景)和4个坐标值。
最初有关R-CNN的一篇论文建议研究人员使用AlexNet卷积神经网络进行特征提取，并使用支持向量机(SVM)进行分类。但在这篇论文发表后的几年后，研究人员使用更新的网络架构和分类模型来提高R-CNN的性能。R-CNN存在一些问题。首先，模型必须为每...
由于CNN本身卷积在频域上的平移不变性，同时VGG、残差网络等深度CNN网络的提出，给CNN带了新的新的发展，使CNN成为近两年语音识别最火的方向之一。用法也从最初的2-3层浅层网络发展到10层以上的深层网络，从HMM-CNN框架到端到端CTC框架，各个公司也在deepCNN的应用上取得了令人瞩目的成绩。
Objectdetectionperformance,asmeasuredonthecanonicalPASCALVOCdataset,hasplateauedinthelastfewyears.Thebest-performingmethodsarecomplexensemblesystemsthattypicallycombinemultiplelow-levelimagefeatureswithhigh-levelcontext.Inthispaper,weproposeasimpleandscalabledetectionalgorithmthatimprovesmeanaverageprecision(mAP)bymorethan…
这个论文讲述了attention机制的发展历史以及在发展过程的变体-注意力机制（AttentionMechanism）在自然语言处理中的应用上面那个论文提到attention在CNN中应用，有一个模型叫做ABCNN模型，我找到了相应的博文解释，写的还是不错的，可以看...
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...
也就是说，CNN的feature非常有用，包含了大量的信息，可以同时用来做不同的task。这个创新一下子把图像检测的MAP也翻倍了。在短短的4年中，Imagenet图像检测的MAP从最初的0.22达到了最终的0.73。何凯明后来还提出了MaskR-CNN,给fasterR-CNN又加
CNN模型的发展：自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结本文分享自微信公众号-AI深度学习求索（AIDeepLearningQ），作者：AI深度学习求索原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系yunjia_community@tencent删除。
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论文最初使用的是VGG，但其他主干网络如ResNet后来变得更加普及。为了生成regionproposals，在CNN特征图输出上应用一个3x3滑动窗口每个位置生成2个得分(前景和背景)和4个坐标值。
最初有关R-CNN的一篇论文建议研究人员使用AlexNet卷积神经网络进行特征提取，并使用支持向量机(SVM)进行分类。但在这篇论文发表后的几年后，研究人员使用更新的网络架构和分类模型来提高R-CNN的性能。R-CNN存在一些问题。首先，模型必须为每...
由于CNN本身卷积在频域上的平移不变性，同时VGG、残差网络等深度CNN网络的提出，给CNN带了新的新的发展，使CNN成为近两年语音识别最火的方向之一。用法也从最初的2-3层浅层网络发展到10层以上的深层网络，从HMM-CNN框架到端到端CTC框架，各个公司也在deepCNN的应用上取得了令人瞩目的成绩。
Objectdetectionperformance,asmeasuredonthecanonicalPASCALVOCdataset,hasplateauedinthelastfewyears.Thebest-performingmethodsarecomplexensemblesystemsthattypicallycombinemultiplelow-levelimagefeatureswithhigh-levelcontext.Inthispaper,weproposeasimpleandscalabledetectionalgorithmthatimprovesmeanaverageprecision(mAP)bymorethan…
这个论文讲述了attention机制的发展历史以及在发展过程的变体-注意力机制（AttentionMechanism）在自然语言处理中的应用上面那个论文提到attention在CNN中应用，有一个模型叫做ABCNN模型，我找到了相应的博文解释，写的还是不错的，可以看...
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