深度学习论文阅读(偏Object Detection)

本文总结了多种先进的视觉识别技术,包括目标检测、语义分割等领域的经典算法,如Fast R-CNN、Faster R-CNN及YOLO等。探讨了深度学习在提升识别准确性方面的作用,并介绍了几种用于提高实时性的方法。

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  1. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
  2. Fast R-CNN
  3. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
  4. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
  5. Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
  6. You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection
  7. OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
  8. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
  9. R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
  10. Deep Neural Networks for Object Detection
  11. SSD: Single Shot MultiBox Detector
  12. Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks

这是前期看的,笔记大部分都在论文上,欢迎交流,有下不到的可以留邮箱。。。。。
后期看的慢慢写

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