推荐一个论文复现神器!

软件 作者:程序员狗哥 2022-06-15 20:30:38
之前给大家整理过很多干货,今天再精选10篇CV图像分类任务的经典论文称为“baseline 论文”——基石论文。快速准确吃透baseline论文,是学习CV其他细分任务论文的基石。

精选整理10篇论文的篇目如下:


NIPS-2012,Alexnet:深度学习CV领域划时代论文,具有里程碑意义

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

ICLR-2015,VGG net:开启3*3卷积堆叠时代

《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

CVPR-2015,googlenet  v1:Google系列论文开创论文,提出多尺度卷积模块《Going deeper with convolutions》

arXiv-2015,googlenet  v2: 神经网络大杀器:BN层提出

《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》

CVPR-2016,googlenet  v3: 卷积分解及结构进化,超越人类精度

《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》

CVPR-2016,resnet:工业界标杆模型,最具影响力的卷积神经网络

《Deep Residual Learning for Image Recognition》

arXiv-2016,googlenet  v4: Inception与ResNet结构的尝试

《 Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》

CVPR-2017,ResNeXt:何恺明团队对ResNet重大改进

《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》

CVPR-2017,densenet:ResNet的改进,2016-ILSVRC冠军

《Densely Connected Convolutional Networks》

TPAMI-2017,SEnet:引入注意力机制的卷积神经网络,2017-ILSVRC(最后一届)冠军

《Squeeze-and-Excitation Networks》


那这些论文要怎么学习才能又好又快地吃透呢?


教你三个步骤:泛读、精读、代码复现。


如何快速成为CV小能手,本次我们请来了某医疗公司CV算法工程师——余老师,推出 CV Baseline Paper 精讲直播,主讲CNN以及Alexnet论文精读等。


—— 主讲老师 ——



—— 直播内容与安排 ——


Day1课程安排

1.CNN发展历程与前进方向

2.技术演化路径

3.研究背景、成果及意义

4.论文总览

5.AlexNet论文精读

6.论文总结

7.学习路径推荐


Day2课程安排

1.上节内容回顾

2.AlexNet论文精读

2.论文总结

3.论文总览

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