📄️ AlexNet
一、历史背景
📄️ 经典CNN架构
在多层感知机出现后，一些常见的回归和分类人物已经能够得到解决了，但是对于图像音频等立体信息依然无法正常解决，因为直接平铺图像信息或者音频信息将会损失非常多的信息。从而找到一种能够在立体信息中进行特征提取的方法显得非常重要。
📄️ 卷积基础原理
为什么需要卷积？
📄️ GoogleNet 权重初始化
问题现象
📄️ LeNet
历史背景
📄️ NiN、VGG、GoogleNet
发展时间线
📄️ ResNet 残差网络详解
ResNet(Residual Network,残差网络)是2015年由微软研究院的何恺明等人提出的深度卷积神经网络架构,在ImageNet竞赛中取得了突破性成果。
📄️ SSD vs YOLOv3 对比
1. 引言
📄️ yolo 目标检测
1. 背景与发展