JavaShuo
欄目
標籤
翻譯Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
時間 2021-01-12
標籤
深度可分卷積
Xception
简体版
原文
原文鏈接
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 原始論文:CVPR 2017 Abstract 我們將卷積神經網絡中的Inception模塊解釋爲介於常規卷積和深度可分離卷積運算(深度卷積接點卷積)之間的中間步驟。在這種情況下,一個深度可分離卷積可以理解爲一個具有最大數量塔的Inception模塊。基於這一觀察,我們提出了一
>>阅读原文<<
相關文章
1.
00036-Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
2.
Inception系列4_Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
3.
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions論文閱讀解釋
4.
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions個人理解
5.
《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》論文筆記
6.
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions/深度可分離卷積
7.
Depthwise Separable Convolution
8.
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutios簡單理解
9.
模型彙總17 基於Depthwise Separable Convolutions的Seq2Seq模型_SliceNet原理解析
10.
Going deeper with convolutions——Googlenet論文翻譯
更多相關文章...
•
Eclipse 編譯項目
-
Eclipse 教程
•
Kotlin 使用命令行編譯
-
Kotlin 教程
•
Java Agent入門實戰(一)-Instrumentation介紹與使用
•
Java Agent入門實戰(三)-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
convolutions
separable
depthwise
learning
翻譯
機器翻譯
翻譯筆記
Medium翻譯
翻譯貼
官網翻譯
MySQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
gitlab4.0備份還原
2.
openstack
3.
深入探討OSPF環路問題
4.
代碼倉庫-分支策略
5.
Admin-Framework(八)系統授權介紹
6.
Sketch教程|如何訪問組件視圖?
7.
問問自己,你真的會用防抖和節流麼????
8.
[圖]微軟Office Access應用終於啓用全新圖標 Publisher已在路上
9.
微軟準備淘汰 SHA-1
10.
微軟準備淘汰 SHA-1
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
00036-Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
2.
Inception系列4_Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
3.
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions論文閱讀解釋
4.
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions個人理解
5.
《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》論文筆記
6.
Xception:Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions/深度可分離卷積
7.
Depthwise Separable Convolution
8.
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutios簡單理解
9.
模型彙總17 基於Depthwise Separable Convolutions的Seq2Seq模型_SliceNet原理解析
10.
Going deeper with convolutions——Googlenet論文翻譯
>>更多相關文章<<