本菜鸡的科研之路已经开始两三个月了,期间遇到了很多问题,现在想在这里总结一下。 在阅读深度学习论文的时候,首先需要看看代码是否开源,如果没有开源应该向作者索要源码,然后在本地运行这些代码。这样做是很有必要的,因为深度学习就是一个玄学,论文里故事编的再漂亮也不能work,因此你需要用代码 ...
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2018-05-28 17:58 0 1650 推荐指数:
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源码地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd YOLO V3 学习笔记 一. 算法概述 本文提出的 SSD 算法是一种直接预测目标类别和 bounding box 的多目标检测算法。与 faster rcnn 相比,该算法没有生 ...
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Learning Correspondence from the Cycle-consistency of Time 利用无监督的方式在视频数据中寻找一致性。 correspondence ...
深度学习点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学习框架,用于将三维点云过度分割为超点。本文将此问题转化为学习三维点 ...
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本博客用于记录自己平时收集的一些不错的深度学习论文,近9成的文章都是引用量3位数以上的论文,剩下少部分来自个人喜好,本博客将伴随着我的研究生涯长期更新,如有错误或者推荐文章烦请私信。 深度学习书籍和入门资源 LeCun Y, Bengio Y, Hinton ...
前言:本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来,英文水平有限,不影响阅读即可。翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解,但太过耗时,不建议采用。我翻译的另一个目的就是想重拾英文,所以就硬着头皮啃了。本文只作翻译,总结及代码复现详见后续的姊妹篇。 Alex原论文链接:https ...