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文章来源arxivtorch代码地址caffe模型地址突出贡献In this paper, we propose an architecture that distills this insight into a simple connectivity pattern: to ensure maximum information flow between layers in th...

论文来源作者: http://www.cs.unc.edu/~wliu/论文: https://arxiv.org/abs/1701.06659效果展示: http://www.cs.unc.edu/~cyfu/dssd_lalaland.mp4其中主要展示的是对大物体-- 人物的追踪比较多，其他物体比重不大。Abstract采用Residual-101代替VGG网络 引入...

来源CVPR2017名词解释迁移学习迁移学习的效果与知识的表示是很相关的。Because a DNN uses many layers sequentially to map from the input space to the output space, the flow of solving a problem can be defined as the relatio...

Abstract这篇论文介绍了google news推荐系统的实现。在用户量很大的前提下，原有的推荐算法适用性较差，需要对其进行改进，例如使用mapreduce，bigtable等技术提高运算速度，综合考虑多种推荐算法等等。google news的特点处理google news的一些难点scalability:google news访客较多，新闻数据也较多 item chur...

引言从AlexNet夺取ImageNet的冠军，到RCNN的出现，再到后来的SSD算法，数据增强仿佛像是一位功成名就的老者，虽然数据增强对于算法性能的提升起到重要的作用，但是他从来不居功，默默在背后付出"众里寻他千百度"，只为让你"蓦然回首，她在灯火阑珊处"。数据增强(Data Augmentation)的目的与作用卷积神经网络能够鲁棒地将物体分类，即便物体放置在不同的方向上，这也就是所说不...

layout: posttitle: “深度学习：检测算法SSD中的数据增强分析”categories: [project]tags: [深度学习, detection, CV算法]description: “数据增强技术在CV研究中对于提高Performance是重要的研究话题。尤其是在物体检测方面，业界流行的方法中对具体方法之外，往往通过数据增强技术再次提高几个百分点。”SSD(...

论文下载arxiv papercodeAbstract使用"Feature Extraction+Region Proposal+RoI Classification" 的结构，主要对Feature Extraction进行重新设计。因为，Region Proposal部分计算量不太大而且classification部分可以使用通用的技术(例如：Truncated SVD) 进行有效...