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翻译水平有限，如有错误欢迎指正。摘要在这篇论文中，我们提出DeeplySupervisedObjectDetectors(DSOD)，这是一个能够否从头被训练的目标检测框架。最近，目标检测的的进步主要依赖于那些现成的模型，这些模型是在ImageNet和OpenImage这样的...
本篇论文大多数部分是利用有道进行翻译的，目的只是帮助理解原论文，所以对本篇论文感兴趣的同学，一定要对着原文进行理解，否则会越看越乱。DSOD:LearningDeeplySupervisedObjectDetectorsfrom摘要提出了一种基于深度监督的目标检测器(DSOD)框架，该框架可以对目标检测器进行从无到有的学习。
论文学习笔记（八）DSOD:LearningDeeplySupervisedObjectDetectorsfromScratchCVPR2016《ObjectDetectionfromVideoTubeletswithConvolutionalNeuralNetworks》论文笔记【论文笔记】FCOS：FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection
IncrementalLearningofObjectDetectorswithoutCatastrophicForgetting论文阅读，程序员大本营，技术文章内容聚合第一站。此算法构造分类器的过程就是构造一个样本集。根据样本集进行分类。一、分类原理：（一）如何分类呢？
基于深度学习的目标检测算法综述（一）
谷歌出品。这篇文章是通过学习目标的结构和动力学特征来预测视频中的目标，从而实现非监督。利用识别关键点技术，将目标像素级别之间的关系提升到关键点之间的关系，更加接近语义特征，确定目标结构。通过VRNN算法确定从关键点特征中得到的动力学特征。
论文翻译为了更好的理解Ansor，我翻译了一下论文，欢迎大家勘误。Ansor:GeneratingHigh-PerformanceTensorProgramsforDeepLearning¶摘要¶高性能的张量化程序对于保证深度神经网络的高效执行是至关重要的。
【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是...
YOLOv3论文全文完整理解翻译理所当然，我选择了这篇简短的YOLOv3。不得不说翻译这篇文章是一件很愉快的事，因为作者的确是很可爱。前后花了一天多的时间吧，毕竟水平有限，借助了谷歌翻译，也参考了别人的翻译，为了保证其中专有名词翻译的精准...
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