此篇为目标检测经典论文 R-CNN系列论文：R-CNN （Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）解读/总结详细笔记
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付费专栏 关键点匹配——商汤loFTR算法详解与论文解读
逻辑回归预测CTR经典论文解读1
GAIN Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets 解析PPT
目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...-附件资源
【论文解读】High-Dimensional Vector Autoregressive Time Series Modeling via Tensor Decomposition. 【基本信息】上海交通大学数学科学学院王迪副教授在JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION（SCI...
本文简要地介绍了RNN以及其变体LSTM，着重介绍了施行健博士提出的ConvLSTM结构，以及其在预测降水方面的应用。
patchwork文章的解读，配合个人博客代码解读帖，食用效果更佳
YOLOv7来临：论文解读附代码解析.pdf YOLOv7来临：论文解读附代码解析.pdf YOLOv7来临：论文解读附代码解析.pdf YOLOv7来临：论文解读附代码解析.pdf YOLOv7来临：论文解读附代码解析.pdf YOLOv7来临：论文解读附...
SSD（SingleShotDetector）论文解读 一、相关背景 速率问题：在目标检测的速率上明显存在问题，此前最快的检测模型为Faster R-CNN（速率为每秒钟7帧） 二、主要贡献 提出了第一个基于目标检测的深度神经网络，不需要...
GAN原始论文的中文翻译版 - 来自七月翻译组 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成...
YOLO v1 ~ YOLO v5 论文解读和实现细节
【lidar】3D目标检测PointPillars：论文解读、代码解读、部署实现
ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型 “简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了...
对AlexNet的论文解读
标签： AlexNet
我自己写的对AlexNet的论文解读的pdf版本。对应自己的相应博客
MLP三大工作超详细解读：why do we need_ 超越Swin Transformer！谷歌提出了收敛更快、鲁棒性更强、性能更强的NesT ResNet被全面超越了，是Transformer干的：依图科技开源“可大可小”T2T-ViT，轻量版优于MobileNet ...
本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了 BERT 在机器翻译中的应用，有理论保障的对抗样本防御模型 MACER，一种新的基于自我博弈的文本生成对抗网络（GAN）训练算法，以及可广泛应用于视觉-语言任务的...
yolov7论文解读.zip
标签： 毕业设计
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DreamBooth，Google Research出品。仅需要3-5张目标图片，通过prompt引导就可生成该目标变体。
yolov7由yolov4原版人马打造，试图将yolo算法打造的更快，更好！同时能够支持边缘到云端的移动GPU设备。
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Machine Unlearning: A Survey HENG XU, TIANQING ZHU*, and LEFENG ZHANG, University of Technology Sydney, Australia WANLEI ZHOU, City University of Macau, China PHILIP S. YU, University of ...论文解读
这里引用去年知乎上特别火的一个关于语义分割的提问，我们会发现大部分的回答都是停留在像素分类这个框架下讨论语义分割还有什么可以做的。像素分类极大的简化了语义分割，把它从一个分割(segmentation，或者是pixel...
本文将介绍MIT韩松课题组在自动驾驶方面的最新工作，他们提出了一种高效且通用的多任务多传感器融合框架BEVFusion。它统一了共享鸟瞰(BEV)表示空间中的多模态特征，很好地保留了几何信息和语义信息。
深度学习原创论文解读分享
标签： 深度学习 论文
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本课程主要以时间线为基础，详细讲解深度学习领域最重要的一些论文，例如： ReLU，Dropout，AlexNet，VGGNet，Batch Normalization，ResNet，Inception系列，ResNeXt，SENet，GPT-3等
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