R-FCN论文阅读笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1605.06409.pdf项目地址：tensorflow版本、caffe版本、mxnet版本、pytorch版本
本论文发表于NIPS 2016上，是16年何凯明去Facebook之前，在微软亚研院代季峰、何凯明所在团队的工作。当时，R-FCN
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插画研究：使用深度学习来解决手绘草图的简化插画生成问题
插画是图像处理挑战中的一个重要部分。不仅仅是由于草图比较稀疏且噪声较多，而且绘画风格还存在非常大的差异。另外，真实的使用场景要求非常精确的结果。插画研究侧重于解决这些问题，在内容创作过程中帮助插画师。本文主要介绍两篇论文的工作。作者为日本东京早稻田大学助理教授Edgar Simo-Serra。项目获
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PVANET论文阅读笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.08021.pdf项目地址：https://github.com/YgRen/TFFRCNN注：本文是我在2017年6月读的一篇文章，这篇文章最初开源的代码是这个地址: https://github.com/CharlesShang/T
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Faster RCNN论文阅读笔记
论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf项目地址：Matlab版本、Python版本
本文发
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Fast RCNN论文阅读笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf项目地址：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn
Fast RCNN是继2014年提出的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出的，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了
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MobileNets论文阅读笔记
移动和嵌入式设备视觉应用的高效卷积神经网络模型：MobileNets论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861
摘要本文针对移动和嵌入式视觉设备提出一类被称作MobileNets的高效模型。MobileNets是一个使用深度可分解卷积（depthwise separ
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阿里云服务器搭建SVN版本控制工具
阿里云服务器搭建SVN版本控制工具记录在终端下采用ssh root@47.92.3.188连接我的服务器进入远程主机操作修改阿里云主机名称命令：hostnamectl set-hostname 新主机名
SVN部署操作检查是否安装地板本SVN：rpm -qa subversion卸载旧版本svn:y
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PVA Faster RCNN配置安装及使用
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PVANET是目前目标检测算法比较好的实现，也是Region Proposal系列方法的一个新实现，目前达到了real-time的单张图像40ms，且在VOC12上达到了精度83.8%，是region proposal目前精度最高的，也突破了region proposal系列方法RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN的精度高不能实时的问题。
论文：PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection简介PVANET是目前目标检测算法比较好的实现，也是Region Proposal系列方法的一个新实现，目前达到了real-time的单张图像4
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