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Milvus 实战 | 基于 Milvus 的图像查重系统

由于巨大的利益,论文造假屡见不鲜,在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字,不能检查图片。因此,论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。...

2020-12-16
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大盘点|OCR算法汇总

介绍了一种基于旋转的新颖网络框架,用于自然场景图像中面向任意方向的文本检测。论文的主要思想为旋转区域提案网络(RRPN),该网络旨在生成带有文本方向角度信息的倾斜proposal,并将角度信息用于边界框回归,以使proposal在方...

2020-12-11
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汇总|医学图像分析领域论文

1.Globally Guided Progressive Fusion Network for 3D Pancreas Segmentation(MICCAI 2019:用于三维胰腺分割全局引导的渐进融合网络)

2020-12-11
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常见深度学习模型集成方法

历届kaggle竞赛冠军的做法,或简单或复杂,其最后一步必然是集成学习,尽管现有的模型已经很强大了,但是集成学习往往能够起到锦上添花的作用。一般而言,深度学习的集成有两大层面:数据层面和模型层面。下面详细介绍这些方法。...

2020-12-11
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Occupancy Networks:基于学习函数空间的三维重建表示方法

随着深度神经网络的到来,基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是,在3D中没有规范的表示,既能高效地进行计算,又能有效地存储,同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。...

2020-12-11
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轻量级CNN架构设计

卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据...

2020-12-08
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文本分类综述 | 迈向NLP大师的第一步(上)

Github地址: https://github.com/xiaoqian19940510/text-classification-surveys

2020-12-08
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【深度学习基础】一步一步讲解卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。...

2020-11-25
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Bi-Real-Net:通过改进表示能力和训练算法提高1-bit CNNs性能

深度卷积神经网络(CNN)由于精度高在视觉任务中已经有非常广泛的应用,但是 CNN 的模型过大限制了它在移动端的部署。模型压缩也因此变得尤为重要。在模型压缩方法中,将网络中的权重和激活都只用 +1 或者 -1 来表示将可以达...

2020-11-25
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