VGGNet的主要贡献： 增加了网络结构的深度 使用了更小的filter introduction 这部分主要说明了，由于在所有的卷积网络上使用了 的filter，所以使整体网络的深度加深。最后在ILSVRC取得的成绩也是十分明显的。 Convent Configuration . ARCHITECTURE 在前边的卷积层上，使用 的filter，有时也使用 的filter 相当于在输入chann ...
2017-09-12 17:05 0 2780 推荐指数：
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department ...
论文地址：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 思维导图：https://mubu.com/explore/5JnjDt1vIng 一、背景 LSVRC：大规模图像识别挑战赛 ...
由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩，这篇文章详细说明了网络相关事宜。 文章主要干了点什么事呢？它就是在在用卷积神经网络下 ...
摘要： 在这篇论文我们主要研究卷积神级网络的深度对大范围图像识别效果的影响，我们发现增加神经网络层数增加到16-19层时我们的实验结果有很大的提高。这使得我们在2014年的ImageNet Challenge中取得了定位第一和分类第二的成绩。 动机： 卷积神经网络可能因为有了大量的公开图像库 ...
Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition Abstract ...
Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真实 ...
摘要 问题描述 何恺明将深度学习技术引入超分辨问题的开山之作SRCNN(2014年），主要存在以下几个问题： 1、感受野小，使得获取的语义信息少 ...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.10392.pdf 源代码：github地址 ...
