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  1. OverFeat-14

  2. CNN训练好的框架OverFeat,可以直接用来对数据库提取特征
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-11-18
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:u013076995
  1. Caffe-master

  2. 类似于OverFeat的特征提取CNN模型
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-11-18
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:u013076995
  1. overfeat_ilsvrc2013 PPT

  2. overfeat:Classification, Localization and Detection using Deep Learning ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013) ICCV
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2016-01-28
    • 文件大小:31457280
    • 提供者:fqss0436
  1. 卷积网络模型.zip

  2. 再思考计算机视觉的Inception结构 Rethinking the inception architecture for computer vision (2016) 作者C. Szegedy et al. 摘要:对于多种任务来说,卷及网络处于最先进的计算机视觉解决方案的核心。自2014年以来,超深度卷积网络开始成为主流,在各种benchmark中产生了巨大的收获。虽然对大多数任务来说,增加的模型大小和计算成本往往转化为直接增益(只要提供足够的标记数据用于训练),计算效率和低参数计数仍然是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-02-22
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:oscer2016
  1. 干货:基于深度学习的目标检测算法综述

  2. 目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat,到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列,再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bot
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-24
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:nihate
  1. 干货2:基于深度学习的目标检测算法综述

  2. 目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat,到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列,再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从 two stage 到 one stage,从 bot
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-24
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:nihate
  1. alexnet.py

  2. alexnet.py inception resnet overfeat vgg.py cifarnet.py
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-26
    • 文件大小:153600
    • 提供者:amazing7
  1. ppt sppnet_ilsvrc2014.pdf

  2. ppt sppnet_ilsvrc2014.pdf 金字塔pooling spp!Microsoft Research Overview ·SPP-net a new network structure Classification improves all CNNs Detection 20-60x faster than r-CNN, as accurate ECQyJ4 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for V
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-08-16
    • 文件大小:352256
    • 提供者:hzhdhz
  1. 基于深度学习的目标检测算法综述.docx

  2. 目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat,到后面的Fast/Faster R-CNN,SSD,YOLO系列,再到2018年最近的Pelee。短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从two stage到one stage,从bottom-up only到T
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_36239756
  1. leaf:基于OverFeat的病斑检测系统-源码

  2. 叶子 基于OverFeat的病斑检测系统:(1)基于keras训练Alexnet网络(2)遍历搜索,合并结果框
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:625664
    • 提供者:weixin_42109639