[深度学习] hot chips 2018 第一天会议文档PDF

说明： hot chips 2018 第一天会议文档PDF
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[深度学习] 目标检测(Object Detection)算法合集

说明： 本文总结了近几年来的目标检测算法paper的pdf文档和在github上的代码地址
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[深度学习] Object detection at 200 Frames Per Second

说明： 为了解决检测算法计算复杂度过高、内存占用过大的问题，本文提出了一种快而有效的方法，能够在保持高检 测率的同时，达到每秒 200 帧的检测速度。
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[深度学习] vae，autoencoderpython实现

说明： AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容，并且非常有意思，神经网络通过大量数据集，进行end-to-end的训练，不断提高其准确率，而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近，是一种无监督学习过程。
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[深度学习] SRNN python代码实现

说明： 切片循环神经网络（Sliced recurrent neural networks，SRNN），在不改变循环单元的情况下，比RNN结构快135倍。
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[深度学习] MTCNN 人脸检测与定位代码

说明： 该资源为MTCNN实现人脸检测与定位完整代码，下载压缩包，解压并将待检测的图片放入文件夹中，修改mtcnn.py中的图片路径，最后运行mtcnn.py即可。
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[深度学习] python图像柱面投影代码

说明： 基于python-opencv的柱面投影代码，水平方向的柱面以及竖直方向的柱面投影。图像拼接、配准的流程之一。
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[深度学习] cifar-10-batches-py

说明： 在cifar官网下载很慢,所以上传一份,供需要的朋友下载.
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[深度学习] 基于深度学习目标检测算法综述

说明： 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，技术本文总结了近十年来的深度学习目标检测算法
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[深度学习] 立交桥识别的CNN卷积神经网络法

说明： ＯＳＭ数据中立交桥结构的识别和分类，能够为构建多尺度模型、导航和位置服务、拥堵分析等提供重要信息。传统的立交桥识别方法依赖于人工设计的低层次特征，无法有效区分存在干扰路段的复杂立交桥结构。本文针对当前算法抗差性上存在的不足，提出了一种新的基于卷积神经网络的立交桥识别方法。
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[深度学习] 高分辨率遥感影像场景的多尺度神经网络分类法

说明： 高分辨率遥感影像场景分类是实现复杂场景快速自动识别的基础，在军事、救灾等领域有十分重要的意义。为了在有限的遥感数据集上获得高识别精度，本文提出了一种基于联合多尺度卷积神经网络模型的高分辨率遥感影像场景分类方法。
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[深度学习] 深度学习框架Caffe零基础入门总览

说明： 深度学习框架Caffe零基础入门总览，Caffe的基本使用说明
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