文章目录
0 目标检测的任务概述
1 基于深度学习的「目标检测」算法
1.1 两刀流 R-CNN
1.1.1 R-CNN / 2013
1.1.2 SPP Net / 2014
1.1.3 Fast R-CNN / 2015
1.1.4 Faster R-CNN / 2015
1.1.5 Mask R-CNN / 2017
1.1.6 二刀流小结
1.2 一刀流 YOLO
1.2.1 YOLO / 2015
1.2.2 SSD / 2015
1.2.3 YOLO9000 ...
喷色：使用Mask R-CNN和TensorFlow进行实例分割
原文：Splash of Color: Instance Segmentation with Mask R-CNN and TensorFlow 原作者：Waleed Abdulla
0 概述
早在11月，我们就将Mask R-CNN的实现开源了，此后，它被forked了1400次，在许多项目中使用，并得到了许多贡献者的改进。我们也收到了很多问题，因...
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概念
CNN演化
梯度消失
highway network
公式：
意义、好处
ResNet
动机、目的
模型
作用：
Inception
Inception v1模型
Inception V2-V3：
Inception v4模型
不是特别清楚这三个流行且有用的模型（或者说层）的具体作用和使用方法。
概念
CNN演化
先引入一张CNN结构演化图：
...
在TensorFlow中实现文本分类的CNN
在TensorFlow中实现文本分类的CNN
数据和预处理
模型
实现
1 输入占位符
2 向量层
3 卷积层和池化层
4 Dropout 层
5 得分和预测
6 loss 和 Accuracy
7 可视化网络
训练过程
1 实例化CNN并尽可能减少损失
2 Summaries 摘要
3 Checkpointing 检查点
4 Initializing the ...
大纲如下：
1.CNN基础模型
2.单CNN模型的改进
2.1对输入层的改进
2.2Convolution层的改进
2.3Sub-Sampling层的改进
2.4全连接层的改进
3.多CNN模型的改进
4.探讨与思考
原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/73164089
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