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（共9篇）
YOLO9000 Better Faster Stronger 论文阅读
由于迁移比较麻烦，参考我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67440531
2019-05-29
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538
SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文解读
由于迁移比较麻烦，参考我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67224812
2019-05-28
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885
Soft-NMS （Improving Object Detection With One Line of Code） 论文解读
由于迁移比较麻烦，参考我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67038269
2019-05-26
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589
YOLO v1（You Only Look Once）论文解读
由于迁移比较麻烦，参考我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/66972728
2019-05-25
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529
ROI Pooling（感兴趣区域池化）
引言 感兴趣区域池化（Region of interest pooling）（也称为RoI pooling）是使用卷积神经网络在目标检测任务中广泛使用的操作。例如，在单个图像中检测多个汽车和行人。其目的是对非均匀尺寸的输入执行最大池化以获得固定尺寸的特征图（例如7×7）。 计算机视觉中的两个主要...
2019-05-03
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871
图像处理—OpenCV相关简单操作
引言 本篇博客只简单介绍下Python中openCV库中对图像的简单处理及相关操作，介绍常用API的使用，方便自己查阅和向读者简单介绍下。但是读者了解但不应局限于此，图像操作对面向API的话，我们很容易就能实现对图像的操作，我们更应该去学习图像操作的原理，无非就是对图像矩阵中像素的一系列的操作，学...
2019-03-31
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浅谈深度神经网络 — GoogLeNet
GoogLeNet GoogLeNet网络 GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，ImageNet-2014竞赛第一。在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，...
2019-02-27
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浅谈深度神经网络 — ResNet（DRN）
Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。 核心是解决了增加深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网...
2019-02-24
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空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）
简介 空间金字塔池化，使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，这就是空间金字塔池化的意义（多尺度特征提取出固定大小的特征向量），送入全连接层。整体框架大致为：输入图像，卷积层提取特征，空间金字塔池化提取固定大小特征，全连接层。 具体的流程图如下： 具体算法的大体流程 首先通过...
2019-02-14
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