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opencv图像识别怎么学(深入理解ResNet和视觉识别的表示学习)

opencv图像识别怎么学(深入理解ResNet和视觉识别的表示学习)新智元 AI 技术 产业社群招募中,欢迎对 AI 技术 产业落地感兴趣的同学,加小助手 aiera2015_3入群;通过审核后我们将邀请进群,加入社群后务必修改群备注(姓名 - 公司 - 职位;专业群审核较严,敬请谅解)。何恺明关于“Learning Deep Representations for Visual Recognition”的最新讲座,内容重点涵盖了他参与发明的ResNet/ResNeXt的细节结构以及一系列重要模型(包括LeNet、AlexNet、GoogleNet)的回顾。整个讲座内容深入浅出,重要的技巧比如Batch Normalization也都有涵盖。这个教程非常适合对ResNet想深入了解的读者。(本文转载自专知,ID:Quan_Zhuanzhi)【加入社群】

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新智元推荐

来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)

作者:何恺明

【新智元导读】在今年CVPR 2018上,刚获得“TPAMI”年轻研究员奖的Facebook的Kaiming He做了一个叫“Learning Deep Representations for Visual Recognition”的讲座。内容重点涵盖了他参与发明的ResNet/ResNeXt的细节结构以及一系列重要模型(包括LeNet、AlexNet、GoogleNet)的回顾。整个讲座内容深入浅出,重要的技巧比如Batch Normalization也都有涵盖。这个教程非常适合对ResNet想深入了解的读者。

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何恺明关于“Learning Deep Representations for Visual Recognition”的最新讲座,内容重点涵盖了他参与发明的ResNet/ResNeXt的细节结构以及一系列重要模型(包括LeNet、AlexNet、GoogleNet)的回顾。整个讲座内容深入浅出,重要的技巧比如Batch Normalization也都有涵盖。这个教程非常适合对ResNet想深入了解的读者。

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(本文转载自专知,ID:Quan_Zhuanzhi)

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