發表時間
名稱創新點
鏈結2013.11
rcnn
首次將深度學習用於物體識別，但只在特徵提取階段使用
iccv2015
fast-rcnn
在特徵圖上生成候選區域而不是輸入影象，減少了特徵的重複計算；使用softmax代替svm
nips2015
faster-rcnn
使用rpn代替selective search生成候選區域
cvpr2016
yolov1
將物體檢測這個問題定義為bounding box和分類置信度的回歸問題，實現端對端
超讚eccv2016
ssd多尺度；全卷積
cvpr2017
yolov2
全卷積；引入anchor box
還行2018
yolov3
使用sigmoid作為損失函式；結合fpn的結構進行多level的**
人臉識別的深度學習
深度學習只不過是機器學習的標準範例，更準確地說 是其演算法之一。在最大程度上，它基於人腦的概念和神經元的相互作用。如果你開始谷歌搜尋深度學習是什麼，你會發現今天這個超級熱門詞遠遠不是新的。為什麼這樣？該術語本身出現在20世紀80年代，但到2012年，沒有足夠的力量來實施這項技術，幾乎沒有人關注它。在...
人臉識別的深度學習
深度學習只不過是機器學習的標準範例，更準確地說 是其演算法之一。在最大程度上，它基於人腦的概念和神經元的相互作用。如果你開始谷歌搜尋深度學習是什麼，你會發現今天這個超級熱門詞遠遠不是新的。為什麼這樣？該術語本身出現在20世紀80年代，但到2012年，沒有足夠的力量來實施這項技術，幾乎沒有人關注它。在...
深度神經網路非常善於識別物體
神經網路的複雜關係推理，什麼是關係推理？考慮下面的影象。幾乎不可能不把它當作物件 球體，立方體等等。我們可以根據構成影象畫素值的數百萬個數字來考慮它。或者影象中所有邊緣的角度。或者考慮每個10x10畫素區域。相反，我們直觀地根據它們識別影象的物件和原因。嘗試回答以下問題 大球體剩下的棕色金屬物體剩下...