VGGNet论文总结 一 简介 论文全名： Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition 年，牛津大学计算机视觉组 Visual Geometry Group 和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC 比赛分类项目的第二名 第一名是Goog ...
2019-07-03 10:00 0 736 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 ...
顶会论文讲解 参考文档 1、Simple Proofs of Sequential Work------简单的连续工作证明 地址：https://eprint.iacr.org/2018/183.pdf 2、Filecoin: A Decentralized ...
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Z ...
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yang_DenseASPP_for_Semantic_CVPR_2018_paper.pdf 一、相关工作 1、FCN FCN开创了语义分割任务的先河，高级语义信息在分割 ...
@ 目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 对数据集的处理 3. 网络模型 3.1 ReLU Nonlinearity 3.2 Training on multiple GPUs 3.3 Local Response ...
ResNet论文总结 一、简介 论文全名：《Deep Residual Learning for Image Recognition》 我们都知道一个卷积神经网络的网络深度是很重要的，通常增加网络深度可以提升网络的准确率，但是很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层 ...
Semi-supervised Papers Review CatGAN arxiv：https://arxiv.org/pdf/1511.06390.pdf 主要贡献： 修改原始GAN的 ...
GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 内容 GAN ...
