GVCNN notes 思路总结与方法概括 GVCNN和MVCNN一样，也是一种基于多视图（multi-view）的、对三维物体进行识别分类的网络结构。 在MVCNN中，各个...
发简信
IP属地：广东
-
GVCNN: Group-View Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition CVPR2018论文阅读笔记 -
Google Inception系列（V1~V4）算法简短总结
这一阵子源于好奇心，我把Google出的Inception系列文章粗略读了一遍，当然这中间还读了这个算法的引子NiN，还有就是这中间有一篇叫做Xception的文章，不过这篇...
-
人脸检测-SSH 分析这篇文章是用one-stage的方法实现快、准、轻的人脸检测，骨干网络用的是VGG-16，去除了所谓的head，即最后的3个全连接层。最后的分类和bbox回归用RPN的anc...
-
人脸检测-S3FD 分析这篇文章的思路很清晰，提出问题到解决问题，不过大部分文章都是这个流程。文章先对现有基于anchor的方法在检测过程中随着物体的变小，性能下降，这里主要指小物体检测不出来进行了...
-
人脸检测-PyramidBbox 分析这篇由百度提出的pyramidbox前前后后看了快一个星期，中途好多东西都看不懂，然后就转去看了S3FD和SSH。Pyramidbox结合了很多前人的技术和思想，比如FPN、...
-
2017CVPR最佳论文------DenseNet 分析DenseNet和ResNet一样都是一篇佳作，这种文章属于一看就懂，思路和模型的架构都是非常的简洁明了，同时文中没有让人头痛的数学公式，数学功底不扎实的人也可以看得懂。唯一...
-
Google—Xception分析等了这么久终于要开始写Xception的读后感了，其实看过了Google Inception系列（V1~V4）的这几篇文章后再看这篇Xception是蛮好懂的。本文作者是Ke...
-
TVM-Windows 最新安装教程(2019)关于TVM在Windows上的安装教程网上非常少，原因是TVM主要是针对Linux开发的，目前在Windows运行一些关于TVM的代码会有报错的现象，同时最近，TVM官方去除...
-
轻量级网络---SqueezeNet和SqueezeNext分析SqueezeNet：https://arxiv.org/abs/1602.07360[https://arxiv.org/abs/1602.07360] SqueezeNe...
