介绍 终于可以说一下Resnet分类网络了，它差不多是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。它的提出始于2015年，作者中间有大名鼎鼎的三位人物...

介绍 FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维...

介绍 RetinaNet是2018年Facebook AI团队在目标检测领域新的贡献。它的重要作者名单中Ross Girshick与Kaimin...

介绍 才不久才刚刚写了MobileNet v2的博客，它来自Google。而今天看过了ShuffleNet v2，很是感慨。这篇来自Face++...

介绍 越来越喜欢Facebook的东西了，虽然很久以来我一直是个Google产品及技术的忠实粉丝。但最近在AI框架上一直频繁去翻弄Pytorch...

介绍 Mask RCNN提出于2018年，是在Faster-RCNN的基础上改进后被用于解决图像instance segmentation的问题...

介绍 Low bits压缩再用于CNN推理当属该下的推理优化技术主流。 将本是Float32类型的乘法或乘加计算使用INT8类型来做可一次批量（...

介绍 Inception 又叫Googlenet是Google于2014年为参加ILSVRC大赛而提出的CNN分类模型。它发表于2014年的CV...

介绍 传统上为了加强CNN模型的表达能力有两种可行的办法，一是将CNN层数增加，变得越来越深；二则是将单层CNN的conv filters数目增...