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AiCharm
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深度学习论文阅读目标检测篇（一）：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic...》
 过去几年，在经典数据集PASCAL上，物体检测的效果已经达到 一个稳定水平。效果最好的方法是融合了多种低维图像特征和高维上 下文环境的复杂集成系统。在这篇论文里，我们提出了一种简单并且 可扩展的检测算法，可以在VOC2012最好结果的基础上将mAP值提 高30%以上——达到了53.3%。
# GPU云服务器 # 机器学习/深度学习 # 算法 # 数据可视化 # 数据挖掘 # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # 网络架构 # 异构计算 # Caffe # Windows
AiCharm
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深度学习论文阅读目标检测篇（二）：Fast R-CNN《Fast R-CNN》
本文提出了一种快速的基于区域的卷积网络方法（fast R-CNN） 用于目标检测。Fast R-CNN 建立在以前使用的深卷积网络有效地分 类目标的成果上。相比于之前的研究工作，Fast R-CNN 采用了多项创 新提高了训练和测试速度，同时也提高了检测准确度。
# GPU云服务器 # 机器学习/深度学习 # 算法 # 数据挖掘 # vr&ar # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # C++ # 异构计算 # Caffe # Python
AiCharm
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深度学习论文阅读目标检测篇（四）中英文对照版：YOLOv1《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》
我们提出了 YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测工 作重复利用分类器来完成检测任务。相反，我们将目标检测框架看作 回归问题，从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在 一次评估中直接从整个图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测 流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。
# GPU云服务器 # 机器学习/深度学习 # 编解码 # 算法 # 数据挖掘 # 机器人 # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # 网络架构 # 异构计算 # Caffe
编程技术君
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带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(6)
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# 机器学习/深度学习 # 人工智能 # PyTorch # TensorFlow # 调度 # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # Caffe
编程技术君
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带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(2)
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# 机器学习/深度学习 # 算法 # openCL # TensorFlow # 算法框架/工具 # Android开发 # iOS开发 # 计算机视觉 # 异构计算 # Caffe
LeoATLiang
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【OpenCV图像处理15】人脸识别项目
【OpenCV图像处理15】人脸识别项目
# 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # 固态存储 # PyTorch # TensorFlow # 语音技术 # Apache # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # Caffe
游戏服务器开发社区
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来自： 大数据与机器学习
ncnn网络框架使用指南
ncnn网络框架使用指南
# 机器学习/深度学习 # 算法框架/工具 # Android开发 # Caffe
极智视界
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来自： 视觉智能
极智AI | 比特大陆SE5边缘盒子caffe SSD量化与转换部署模型
本教程详细记录了在比特大陆 SE5 边缘盒子上对 caffe SSD 检测模型进行量化和转换部署模型的方法。
# 人工智能 # 固态存储 # 算法框架/工具 # 开发工具 # Caffe
米果粒
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基于深度学习的图像识别
【6月更文挑战第7天】基于深度学习的图像识别。
# 机器学习/深度学习 # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # Caffe # Python
AI小怪兽
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来自： ModelScope模型即服务
《YOLOv5原创自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录
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