Fast.ai 深度学习实战课程 Lesson0 [中文字幕][免费观看]

TinyMind 2018-04-08 18:16
本节课不需要深入研究高水平数学问题的情况下,学习如何建立最先进的深度学习模型。

《深度学习500问》一份超全深度学习资料,面试必备!

TinyMind 2018-10-25 15:20
通过问答的形式阐述任店问题与知识,清晰明了,方便检索,特别适合初学者。
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深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD

Azure-Sky 2018-06-17 16:21
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。其他流行的模型通常与这三者类似,都依赖于深度 CNN(如 ResNet、Inception 等)来进行网络初始化,且大部分遵循同样的 proposal/分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。

深度学习时代的目标检测算法综述

Azure-Sky 2018-06-17 16:50
这或许是计算机视觉领域内最著名的问题。它主要指将一张图像归为某种类别。学术界最流行的一类数据集是ImageNet,由数以百万计已分好类的图像组成,(部分)用于年度ImageNet大规模视觉识别挑战比赛(ILSVRC)。近年来,分类模型已经超过了人类的表现,因此该问题基本算是一个已经解决的问题。图像分类领域有许多挑战,但是也有许多文章介绍已经解决了的,以及未解决的挑战。

这有一份花书《深度学习》笔记,深度学习规则,帮你抓住精髓!(附下载)

专知 2019-01-09 10:45
一份《深度学习》的规则清单。
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深度学习入门必须理解这25个概念

TinyMind 2018-06-07 17:12
初学者必看~

语义分割网络RefineNet原理与Pytorch实现(附代码地址)

GCME 2019-01-01 08:48
语义分割网络RefineNet原理与Pytorch实现

基于深度学习的目标检测*

Azure-Sky 2018-06-26 21:54
普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体(即分类),而且还要预测物体的位置,位置一般用边框(bounding box)标记,如图1(2)所示。而目标检测实质是多目标的定位,即要在图片中定位多个目标物体,包括分类和定位。比如对图1(3)进行目标

目标检测之RCNN,SPP-NET,Fast-RCNN,Faster-RCNN

Azure-Sky 2018-06-26 21:03
在深度学习出现之前,传统的目标检测方法大概分为区域选择(滑窗)、特征提取(SIFT、HOG等)、分类器(SVM、Adaboost等)三个部分,其主要问题有两方面: 一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高,窗口冗余; 另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深度学习出现之后,目标检测取得了巨大的突破,最瞩目的两个方向有: 1 以RCNN为代表的基于Region Proposal的深度学习目标检测算法(RCNN,SPP-NET,Fast-RCNN,Faster-RCNN等); 2 以YOLO为代表的基

深度学习资料汇总,含论文、数据集、学习课程、书籍、博客、教程...

AI科技大本营 2018-08-27 14:55
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