深度学习资料

最新推荐文章于 2025-06-13 16:10:51 发布
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本文介绍了适合初学者的十个机器学习算法，并详细探讨了十种深度学习架构，包括AlexNet、ZFNet等知名模型，适用于计算机视觉领域的专业人员。此外，还提供了使用Caffe进行深度学习训练的全过程介绍。

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博客

初学者适用的十个机器学习算法
A Quick Introduction to Neural Networks – 未读
卷积神经网络导论 – 很全面

10 大深度学习架构：计算机视觉优秀从业者必备
Caffe深度学习训练全过程
Caffe神经网络结构汇总 附网络结构文件及预训练模型下载地址
最佳30个实践

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Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection
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新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
分享一套Matlab深度学习资料
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在本文中，我们将深入探讨Matlab在深度学习领域的应用，以及如何通过提供的...通过学习提供的Matlab深度学习资料，无论是新手还是经验丰富的研究人员，都能更好地掌握深度学习技术，并在各自的项目中发挥出强大的能力。
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吴恩达是人工智能领域中享有盛名的学者，其深度学习资料对学习和研究深度学习有着重要的意义。这些资料通常包含了深度学习的理论知识、应用实例以及实践操作的详细说明，是初学者和专业人士深入研究深度学习不可或缺...
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深度卷积神经网络在图像识别任务中取得了巨大的成功。然而，将最先进的图像识别网络转移到视频上并非易事，因为每帧评估速度太慢且负担不起。我们提出了一种快速准确的视频识别框架——深度特征流DFF。它只在稀疏关键帧上运行昂贵的卷积网络，并通过流场将其深度特征映射传播到其他帧。它实现了显著的加速，因为流计算相对较快。整个体系结构的端到端训练显著提高了识别精度。深度特征流是灵活和通用的。在目标检测和语义分割两个视频数据集上进行了验证。它极大地推进了视频识别任务的实践。
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