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: proceedings.neurips.cc paper file c d b d b c e a c b Paper.pd ...
2022-04-05 11:58 5 505 推荐指数：
论文标题：Visualizing and Understanding Convolutional Networks 标题翻译：可视化和理解卷积网络 论文作者：Matthew D. Zeiler Rob Fergus 论文地址：https://arxiv.org/pdf ...
论文标题：Support Vector Method for Novelty Detection 论文作者：Bernhard Scholkopf, Robert Williamson, Alex Smola ..... 论文地址：http://papers.nips.cc/paper ...
论文标题： YOLOv3: An Incremental Improvement 论文作者： Joseph Redmon Ali Farhadi YOLO官网：YOLO: Real-Time Object Detection https://pjreddie.com/darknet ...
论文标题：Densely Connected Convolutional Networks 论文作者：Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 论文地址：https://arxiv.org/pdf ...
论文标题：Fast R-CNN 论文作者：Ross Girshick 论文地址：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf ...
论文标题：Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者：Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers ...
论文标题：Searching for MobileNetV3 论文作者：Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming ...
摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内dense ...
