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RSS订阅原创 语义分割经典论文总结
语义分割论文系列总结1.0经典论文总结1.1 FCN1.2 Parse-Net1.3 U-Net1.4 Deeplab系列（v1，v2，v3，v3+）1.5 Non-local在语义分割领域研究论文和实现代码已经有快半年了，对语义分割目前阅读的所有论文做一个总结和回顾语义分割定义：对图片中每一个像素点进行像素级别的分类。1.0经典论文总结语义分割是图像领域一个重要的分支，而深度学习对图像领域的推动作用毋庸置疑，整篇文章也只是针对所有的深度学习语义分割论文进行总结。1.1 FCN2015年
2020-12-31 16:10:37
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原创 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation全文翻译和阅读
Abstract（1）卷积网络是生成多层次特征的强有力的视觉模型。我们证明卷积网络通过训练端到端，像素到像素，超过了语义分割当中最先进的技术。我们的主要目的是构建接受任意尺寸的输入并且通过有效的推理和预测的’全卷积‘网络。我们定义和详细的描述了全卷积网络的结构，解释了它在空间范围内的密集预测任务的应用，并且描绘了和先前模型的联系。我们改编现在的分类网络（AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35]）为全卷积网络并且转移他们的学习性能到语义分割任务上
2020-09-08 22:37:40
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原创 Pandas学习汇总笔记（需要会numpy）
在对全书的pandas知识进行了一次比较系统的学习之后，私以为pandas使用过程当中主要需要掌握6个核心知识点总结如下： 1. pd的3个基础数据结构（DateFrame,Series,Index） 2. pd的数据选择和数值运算（与numpy对比） 3. 层级索引（**核心知识点一**） 4. 合并数据集（concat,merge)（**核心知识点二**） 5. GroupBy和数据透视表（**核心知识点三**） 6. pandas的高性能函数：eval（）与query（）
2020-07-16 11:41:48
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原创 numpy汇总笔记
对整个numpy进行了总结，将numpy的学习主要分为了5个部分：（1）数组的形状操作（创建，切片，合并分割，变形）（2）索引（花哨索引，掩码）（3）通用函数（运算符，广播特性，聚合）（4）结构化数组（5）其他（一些numpy的小知识点）
2020-07-10 16:25:31
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空空如也
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