论文地址：http://arxiv.org/abs/1811.11168 作者：pprp 时间：2019年5月11日 0. 摘要 DCNv1引入了可变形卷积，能更好的适应目标的几何变换。但是v1可视化结果显示其感受野对应位置超出了目标范围，导致特征不受图像内容影响（理想情况是所有的对应位置分布在目标
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2021-12-29 17:35:12
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导读人工智能领域中增长最快的子领域之一是自然语言处理（NLP），它处理计算机与人类（自然）语言之
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2022-07-30 00:15:25
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本文翻译自 Convolutional Neural Networks(CNNs / ConvNets)，更多内容请访问：http://cs231n.github.io/。 卷积神经网络非常类似于普通的神经网络：它们都是由具有可以学习的权重和偏置的神经元组成。每一个神经元接收一些输入，然后
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2022-08-24 17:44:04
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地址：https://arxiv.org/pdf/2007.009.pdf
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2020-07-14 12:37:00
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深度学习论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again及其PyTorch实现PDF: https://arxiv.org/pdf/2
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2022-08-06 00:01:04
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Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better ResultsPDF: https://arxiv.org/pdf/1811.1
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2022-08-06 00:02:15
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# 实现卷积神经网络与普通神经网络的步骤
## 流程概述
下面是实现卷积神经网络（CNN）与普通神经网络的步骤，用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------------------------------------------------
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2023-07-08 05:23:27
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本文通过评估按比例扩大的 NFNets，挑战了 ConvNets 在大规模上表现不如 ViTs 的观点。深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被 ViTs（Vision Transformers）所取代。很多人认为，ConvNets 在小型或中等规模的数据集上表现良好，但在那种比较大的网络规
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2023-12-01 11:25:21
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深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍
Temporal 3D ConvNets: New Architecture and Transfer Learning for Video Classification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.08200最近读了一篇关于行为识别方向的文章《Temporal 3D ConvNets: New Architecture and Transfer Learning
Deformable ConvNets v1：
论文地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch
工程地址：https://github.com/felixlaumon/deform-conv论文地址： Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Result
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2023-07-31 12:07:07
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Deformable ConvNets v1： 论文地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch 工程地址：https://github.com/felixlaumon/deform-conv论文地址： Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Result
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2024-08-08 11:28:32
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https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/
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2022-09-19 10:12:18
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前言 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的灵魂——卷积操作，其原理，并以小白视角，完成卷积从0到1的numpy实现。1 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为人工智能的入门神经网络，已被广泛用于图像识别和分类等领域。除了为机器人和自动驾驶汽车提供视觉之外，ConvNets 在识别人脸、物体和交通标志方面也应用广泛。其中
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2023-10-08 07:50:30
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一、前言二、正文卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的灵魂——卷积操作，其原理，并以小白视角，完成卷积从0到1的numpy实现。1 绪论卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为人工智能的入门神经网络，已被广泛用于图像识别和分类等领域。除了为机器人和自动驾驶汽车提供视觉之外，ConvNets 在识别人脸、物体和交通标志方面也应用广
题目Pruning Filters for Efficient ConvNets作者与单位美国马里兰大学 Hao Li方法和要
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2023-05-08 13:41:12
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