Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition Karen Simonyan amp Andrew Zisserman Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford karen,az robots.ox ...
2019-04-11 12:10 0 943 推荐指数：
VGGNet的主要贡献： 1、增加了网络结构的深度 2、使用了更小的filter（3*3） 1 introduction 这部分主要说明了，由于在所有的卷积网络上使用了3*3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 ...
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 ...
论文标题：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译：用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者：Kaiming He, Xiangyu ...
Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition Abstract ...
Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真实 ...
http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。SPPNet的初衷非常明晰，就是希望网络对输入的尺寸更加灵活，分析到卷积网络对尺寸并没有要求，固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分 ...
