論文學習 Branched Multi-Task Networks: Deciding What Layers To Share
1. 多任務學習網絡 隨着ICCV2017最佳論文授予kaiming大神的Mask-RCNN，多任務網絡成爲了新的研究熱點。Mask-RCNN基於目標檢測框架，在RoI pooling層後設計兩個並行的子網絡：一個分支是原始的目標檢測分支，即判斷物體類別和迴歸邊框，另一個分支實現其他任務，如實例分割或人體關鍵點檢測等，多任務同時學習提高了各自任務的性能（相比單獨訓練某個任務）。無獨有偶，CVPR2
相關文章
- 1. The first consideration is deciding what to wri...
- 2. 【論文學習】Densely Connected Convolutional Networks 學習
- 3. multitask learning 相關論文資源
- 4. 論文筆記What-and-where to match: Deep spatially multiplicative integration networks for person re-id
- 5. 論文學習:Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-StageDynamic Generative Adversarial Networks
- 6. 論文閱讀：End-To-End Memory Networks
- 7. 論文學習：Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks
- 8. Understanding Locally Connected Layers In Convolutional Neural Networks
- 9. 【論文翻譯】End-To-End Memory Networks
- 10. Deciding Which Queueing Policy to Use
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
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. js中 charCodeAt
- 2. Android中通過ViewHelper.setTranslationY實現View移動控制（NineOldAndroids開源項目）
- 3. 【Android】日常記錄：BottomNavigationView自定義樣式，修改點擊後圖片
- 4. maya 文件檢查 ui和數據分離 （一）
- 5. eclipse 修改項目的jdk版本
- 6. Android InputMethod設置
- 7. Simulink中Bus Selector出現很多? ? ?
- 8. 【Openfire筆記】啓動Mac版Openfire時提示「系統偏好設置錯誤」
- 9. AutoPLP在偏好標籤中的生產與應用
- 10. 數據庫關閉的四種方式
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. The first consideration is deciding what to wri...
- 2. 【論文學習】Densely Connected Convolutional Networks 學習
- 3. multitask learning 相關論文資源
- 4. 論文筆記What-and-where to match: Deep spatially multiplicative integration networks for person re-id
- 5. 論文學習:Learning to Generate Time-Lapse Videos Using Multi-StageDynamic Generative Adversarial Networks
- 6. 論文閱讀：End-To-End Memory Networks
- 7. 論文學習：Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks
- 8. Understanding Locally Connected Layers In Convolutional Neural Networks
- 9. 【論文翻譯】End-To-End Memory Networks
- 10. Deciding Which Queueing Policy to Use