深度学习目标检测综述推荐之 Xiaogang Wang ISBA 2015

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一、INTRODUCTION部分

(1)先根据时间轴讲了历史深度学习目标检测综述推荐之 Xiaogang Wang ISBA 2015

(2)常见的基础模型

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(3)讲了深度学习的优势 那就是feature learning,而不用人工划分的feature engineering;为什么要用深层网络而不是浅层网络,深层网络适合相当多的情况而浅层网络不一定计算量小,也就是说浅层网络不适合很多情况。

并用大量文献数据展示了实验结果

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总结一下INTRODUCTION部分,有以下几个结论:

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后面三个部分,详细介绍了目标识别、目标分割和目标检测,有兴趣可以参考ppt全文:

http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/deep_learning_isba.pdf

以及配套的录影视频,油管上的需***:

https://www.youtube.com/watch?v=gCwYO7zVJs0

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