CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06521 简介：我们提出了卷积块注意模 ...

以最佳的101 layer的ResNet-DUC为基础，添加HDC，实验探究了几种变体： 无扩张卷积(n ...

引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求 ...

转自：机器之心 近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足，并提出两个基本原则和四项 ...

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two- ...

Densenet的改良—PeleeNET Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices 论文地址：https://arx ...

前言 本篇文章出自CVPR2017，四名作者为Tsinghua University，Peking University, 外加两名来自Megvii（旷视科技）的大佬。 文章中对能够帮助行人检测的e ...

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。 ...

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片，同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化。该研究尝试用转移学习来解决这些问题，使用从大基准数据集组成的自然图像得 ...