毕设进了图网络的坑，感觉有点难，一点点慢慢学吧，本文方法是《Rethinking Table Recognition using Graph Neural Networks》中关系建模环节中的主要方法。 ## 概述 本文是对经典的PointNet进行改进，主要目标是设计一个可以直接使用点云作为输入的 ...
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2019-11-16 01:00:02
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Use case and High-level description This model is an instance segmentation network for 80 classes of objects. It is a Mask R-CNN with ResNet50 backbon ...
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2019-11-16 00:33:58
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原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的 ...
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2019-11-13 23:54:51
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#验证码识别# 解决办法：将验证码切割成单个字符训练 遇到问题：验证码字符大小不一或重叠 对上述问题的解决：通过CNN（卷积神经网络）直接就是端到端不分割的识别方式 处理验证码：将图片二值化 输入验证码的信息：图片大小、最大字母、表示方法 选2*2（3个卷积层和1个全连接层）的最大池化层和dropo ...
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2019-11-13 19:12:54
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论文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通过CNN实现了文本分类。 论文地址: 666666 模型图： 模型解释可以看论文，给出code and comment: 1 # -*- coding: utf-8 -*- ...
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2019-11-09 15:57:40
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SqueezeNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作 ...
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2019-10-31 17:55:19
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RetinaNet，SSD，YOLOv3，Faster R-CNN等都是Anchor-based的检测器，即需要预定义的Anchor boxes来进行训练。FCOS是一种Anchor-free和Proposal-free的检测器，即不需要预定义Anchor boxes来进行训练，从而节省了对计算资源 ...
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2019-10-31 01:08:19
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[toc] 这是继SRCNN（超分辨）之后，作者将CNN的战火又烧到了去压缩失真上。我们看看这篇文章有什么至今仍有启发的故事。 贡献： 1. ARCNN。 2. 讨论了low level的迁移学习优势。 1. 故事 现有的（传统的）方法要么只关注去除块效应，要么只关注去模糊，没有能兼得的。后果就是这 ...
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2019-10-29 21:43:00
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1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了 ...
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2019-10-29 00:07:35
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最近在看 Mask R-CNN， 这个分割算法是基于 Faster R-CNN 的，决定看一下这个 R-CNN 系列论文，好好理一下 1. 论文 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentat ...
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2019-10-26 22:44:28
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