pytorch_gradcam_resnet50.py
代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现,采用resnet50预训练网络,较好的实验了预期效果。
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代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现,并有代码注释,以便读者理解学习。
代码为Learning Deep Features for Discriminative Localization的复现,并有详细的代码注释,以便读者进行学习。
ppt详细讲了Hinton的胶囊网络的背后动机,动态路由算法,网络结构,及EM路由的胶囊网络,并分析了网络的卷积计算过程。
显著性检测组会汇报ppt,主要讲解了将金字塔特征注意力网络用于显著性检测的方法,网络结构,实验等内容。
目标跟踪系列汇报ppt,包含目标跟踪研究现状,孪生网络用于目标跟踪的发展史,各孪生网络的介绍,着重介绍SiamRPN++论文。