CNN的开山之作是YannLeCun的论文：《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》注：科学界的许多重要成果的开山之作，其名称往往和成果的最终名称有一定的差距。比如LeCun的这篇文章的名称中，就没有CNN。类似的还有Vapnik的
导师：CNN开山之作AlexNet都复现不了，延毕吧！.经常有粉丝问我，当前AI领域学术会议动辄上千篇文章，到底如何才能找到适合自己且值得一读的论文？.想辨别出对自己有用且优秀的论文，就需求积累大量的经典论文，因为前沿技术的更迭都是基于经典Paper的...
分割篇：开山之作FCN.发表于2021-05-24更新于2021-05-26阅读次数：.本文字数：2.4k阅读时长≈2分钟.CV系列的论文和程序得一点点开坑了。.目前准备的计划任务是：FCN，OHEM，MaskRCNN，YOLO，Focalloss，Seesawloss。.别问，问就是网上一点点查阅得到…
CNN经典论文突出贡献一览(待更新)作者:山水之间2018原文:https://blog.csdn.net/gavinmiaoc/article/details/79577563资料来源:(女王の专属领地https://bl...
它带来的效果是第二层的滤波器视野(检测范围scope)更宽了。想要获取更多有关解卷积网络以及这篇论文的信息,请参...
虽然许多人会认为YannLeCun在1989年和1998年发表的论文是CNN的开山之作,但真正让它广泛地为人所知并进入科研领域的确实是这篇论文:ImageNetClassificationwithDeepConvolutiona...
https://openaccess.thecvf/content_iccv_2017/html/He_Mask_R-CNN_ICCV_2017_paper.htmlMaskR-CNN实例分割开山之作,当年直接拿下ICCV2017最佳论文奖(...
作为将深度学习应用于超分辨的开山之作,论文的思路来源于前人的基于稀疏编码的单帧超分辨重建算法。作者设计了一个3层的CNN,以逐像素损失为代价函数。感觉没有什么特别的技巧...
LAPGAN通过多次放缩,对生成过程进行分解解决了(使用(相同容量)和(与监督学习的表示能力相同的CNN)来训练G和D很困难)的问题,并使用条件卷积GAN来生成每一层的图像.[此处的...
今天带来的是行人重识别领域一篇经典论文的导读,该文章发表于ICPR2014,是用深度学习卷积神经网络做行人重识别的开山之作,目前文章引用数量已达140余次,其中一些...