深度学习

最新推荐文章于 2025-05-17 20:27:38 发布

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分类专栏：深度学习

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本文分享了作者在实习期间接触并成功运行的三种深度学习算法：SSD、PeleeNet和C3D。SSD用于目标检测，PeleeNet为移动设备上的实时目标检测系统，而C3D则专注于学习时空特征。文中详细介绍了每种算法的论文来源、代码实现及使用的数据集。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

记一下实习期间接触的（跑通代码）深度学习算法：
1、SSD
论文：SSD: Single Shot MultiBox Detector
代码：SSD.Tensorflow
数据集：Pascal VOC2012(or 2007)

2、PeleeNet
论文：Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices
代码：Pelee.Pytorch-master
数据集：Pascal VOC2012(or 2007) (or COCO)

3、C3D
论文：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
代码：pytorch-video-recognition-master
数据集：hmdb51_org(or UCF101)

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