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        這才是硬核算法,該有的樣子!

        共 1715字,需瀏覽 4分鐘

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        2022-06-17 23:25

        小伙伴們,大家好!

        之前給大家分享過很多技術(shù)干貨,比如AI原神自動釣魚算法、馬賽克去除算法、色情圖片識別算等。

        想學(xué)深度學(xué)習(xí)的各種算法,那一定要從經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開始學(xué)起,這是深度學(xué)習(xí)的必學(xué)基礎(chǔ)。

        但網(wǎng)絡(luò)上,系統(tǒng)整理這些知識點(diǎn)的文章并不多,想要系統(tǒng)自學(xué)可能要走許多彎路。

        好在,最近有一場直播課,余老師系統(tǒng)講解 Alexnet、VGG、GoogleNet、ResNeXt 等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),直播帶大家一起啃論文!

        現(xiàn)在有活動,原價 298 元,現(xiàn)在只需要 0.1 元就可以報名參與,非常推薦大家體驗(yàn)一下。

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        精選整理10篇論文的篇目如下:


        NIPS-2012,Alexnet:深度學(xué)習(xí)CV領(lǐng)域劃時代論文,具有里程碑意義

        《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

        ICLR-2015,VGG net:開啟3*3卷積堆疊時代

        《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

        CVPR-2015,googlenet  v1:Google系列論文開創(chuàng)論文,提出多尺度卷積模塊《Going deeper with convolutions》

        arXiv-2015,googlenet  v2: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大殺器:BN層提出

        《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》

        CVPR-2016,googlenet  v3: 卷積分解及結(jié)構(gòu)進(jìn)化,超越人類精度

        《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》

        CVPR-2016,resnet:工業(yè)界標(biāo)桿模型,最具影響力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        《Deep Residual Learning for Image Recognition》

        arXiv-2016,googlenet  v4: Inception與ResNet結(jié)構(gòu)的嘗試

        《 Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》

        CVPR-2017,ResNeXt:何愷明團(tuán)隊(duì)對ResNet重大改進(jìn)

        《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》

        CVPR-2017,densenet:ResNet的改進(jìn),2016-ILSVRC冠軍

        《Densely Connected Convolutional Networks》

        TPAMI-2017,SEnet:引入注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),2017-ILSVRC(最后一屆)冠軍

        《Squeeze-and-Excitation Networks》


        那這些論文要怎么學(xué)習(xí)才能又好又快地吃透呢?


        教你三個步驟:泛讀、精讀、代碼復(fù)現(xiàn)。


        如何快速成為CV小能手,本次我們請來了某醫(yī)療公司CV算法工程師——余老師,推出 CV Baseline Paper 精講直播,主講CNN以及Alexnet論文精讀等。


        —— 主講老師 ——



        —— 直播內(nèi)容與安排 ——


        Day1課程安排

        1.CNN發(fā)展歷程與前進(jìn)方向

        2.技術(shù)演化路徑

        3.研究背景、成果及意義

        4.論文總覽

        5.AlexNet論文精讀

        6.論文總結(jié)

        7.學(xué)習(xí)路徑推薦


        Day2課程安排

        1.上節(jié)內(nèi)容回顧

        2.AlexNet論文精讀

        2.論文總結(jié)

        3.論文總覽


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