在对STN的原论文进行了翻译、理解后，我打算去github上运行下源码，以加深对ST的理解。毕竟，talk is cheap，show me the code！

paper：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object Detection

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核...

ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNe...

IP地址是人们在Internet上为了区分数以亿计的主机而给每台主机分配的一个专门的地址，通过IP地址就可以访问到每一台主机。

我们总会听到很多公司的技术人员在做用户画像的工作，细分客户/客户分群是一个很有意义的工作，可以确保企业构建更个性化的消费者针对策略，同时优化产品和服务。...

上篇文章介绍了 FCN，这篇文章引入个新的概念 Mask-RCNN，看着比较好理解哈，就是在 RCNN 的基础上添加 Mask。

由上图可以看出，在事件B已经发生的情况下，事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B：

上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function Table)来形成对当前状态的估计，并以此为依据利用策略π选择...

https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/80893844