图解CNN论文:尝试用最少的数学读懂深度学习论文

『课程目录』:   
1.1分钟版RCNN:RCNN在object detection中的贡献
0 a. U0 D; h& Z' @. i8 h
2.1分钟版RCNN:R-CNN 之前,object detection模型世界
3.1分钟版RCNN:R-CNN paper's 贡献价值或地位,R-CNN 解
4.1分钟版RCNN:R-CNN的localization解决方案, R-CNN
+ w9 o6 c5 W: G" ^! H& I" g- ]8 a' W  T
5.1分钟版RCNN:图解R-CNN工作流程
* k2 p7 k  x" k/ a! c" H/ @& F
6.1分钟版RCNN:R-CNN为什么选择selective method来做r
7.1分钟版RCNN:warping technique 长什么样子?
8.1分钟版RCNN:RCNN 如何从2000个regions中挑选最准确的re
9.1分钟版RCNN:RCNN为什么比之前state of art模型更高效?
10.1分钟版RCNN:RCNN 在设置supervised pretraini
' D" f3 S9 j& C" t, h
11.1分钟版RCNN:R CNN 在设置 SVM object classif
9 U/ @6 m! r9 |: i: O2 ?: T8 a
12.1分钟版RCNN:R CNN 的可视化怎么理解,原理是什么?
+ A4 J( z2 x2 R0 c' a& f
13.1分钟版RCNN:R CNN 的bounding box regressi
) d0 J: I; i0 n9 j" C9 ~
14.16分钟版RCNN:图解RCNN物体识别全流程
15.10分钟版图解读深度学习论文的策略梳理
– [5 q' q/ K# j, K  r2 J3 r$ P
16.3分钟Selective Method:abstract中是如何总结Sel
17.8分钟Selective Search 图片的层级结构要求物体区域定位需要
7 Y8 `* q! Y+ `/ F" z3 X7 p/ b3 y
18.5分钟Selective Method:如何从exhaustive sea
19.5分钟Selective Method:如何从Segmentation层面
20.7分钟Selective Method:更细致一点的selective s
21.1分钟Selective Search 算法的三大目标或特点
22.6分钟Selective Search 如何用hierarchical g
23.7分钟Selective Search 算法设计目的2 有哪些合并regi
24.3分钟Selective Method 通过regions的顺序来平衡re
  {( Y* s8 Y; e$ }$ Q
25.4分钟Selective Method 总结
26.7分钟LeNet 本论文的意义 传统文本识别流程 从人工学习走入机器学习的
27.2分钟读CNN论文的路径
28.2分钟LeNet LeCun高度概括DNN的基础理论知识
29.4分钟LeNet LeCun如何介绍gradient descent ba
30.2分钟LeNet 从多模块独立调参系统到完整统一训练的系统
" m- A, D5 U! E1 ?/ [4 O
31.5分钟LeNet CNN 是如何代替DNN进入字母识别领域的?
32.4分钟LeNet CNN是如何通过local receptive fiel
33.3分钟LeNet总结
34.4分钟AlexNet 为什么ReLU被默认为是CNN的non-linear
35.2分钟AlexNet PCA是如何帮助CNN处理图片的intensity来
, ~$ r' p+ B$ @% O
36.3分钟VGG 总结 为了突出深模型的效果时,filter尺寸的设计上有什么
37.9分钟 ResNet residual function的由来(解决方案演
) `3 d$ N" n+ Q' ?, d: [
38.9分钟 GoogleNet 如何理解Inception结构设计的由来
5 l2 D1 f9 K" \8 ]& ?; O  d
39.13分钟OverFeat简单梳理
' [% \" X4 g7 s% @
40.13分钟如何简单快速梳理YOLO
6 b2 A7 R1 H4 M! C3 D
41.13分钟DeepFace简单梳理
. F$ D0 h/ G! A; t+ f' A
42.图解RCNN和FastRCNN(简单流程)
43.图解FasterRCNN简单流程
44.图解FasterRCNN简单流程无重音
3 [: X! w0 Y+ B& Q: I1 {
45.11分钟FaceNet01模型特色与贡献
46.12分钟FaceNet02如何选择hard triplet来训练以及har
47.25分钟快速梳理visualizing and understanding
48.5分钟neural style transfer paper

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