Net
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使用U-Net方法對航空圖像進行語義分割
在機器學(xué)習(xí)中，模型是在各種應(yīng)用中訓(xùn)練的，特別是在深度學(xué)習(xí)和圖像數(shù)據(jù)集上。基于卷積運算的方法在許多領(lǐng)域都進行了研究，尤其是手臂檢測、自動駕駛汽車、無人機航拍圖像、戰(zhàn)爭技術(shù)。人眼能夠很容易地對所看到的進行分類和區(qū)分
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如何用Python從頭開始構(gòu)建VGG Net？
介紹VGG-Network 是 K． Simonyan 和 A． Zisserman 在論文“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”[1] 中提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
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Web應(yīng)用開發(fā)：ASP.NET 大學(xué)場地預(yù)約借用系統(tǒng)
這個是我在修專業(yè)課《Web應(yīng)用開發(fā)技術(shù)》時的結(jié)課作業(yè)，分組是按5人一組的。結(jié)果由于我是大四老學(xué)長回來補修的。就自己單干了。采用了asp．net技術(shù)開發(fā)的，前端用了一些CSS框架進行美化。數(shù)據(jù)交互采用AJAX，數(shù)據(jù)庫用的SQL Sever
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德國亞琛工業(yè)大學(xué)提出DualConvMesh-Net更好處理3D網(wǎng)格數(shù)據(jù)
來自德國亞琛工業(yè)大學(xué)的研究人員們提出了一種集成測地線卷積和歐幾里得卷積的層級卷積模型DualConvMesh－Net，用于處理三維幾何數(shù)據(jù)，其中定義在網(wǎng)格表面的測地線卷積可以將作用于給定網(wǎng)格的局域表面，更加注重對于不同目標(biāo)的編碼與分離。
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CVPR 2020：IR-Net，信息保留的二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在CVPR 2020上，劉祥龍老師團隊提出了一種旨在優(yōu)化前后向傳播中信息流的實用、高效的網(wǎng)絡(luò)二值化新算法IR－Net。本文首次從統(tǒng)一信息的角度研究了二值網(wǎng)絡(luò)的前向和后向傳播過程，為網(wǎng)絡(luò)二值化機制的研究提供了全新的視角。
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