第一,与plain网络相反,34层的ResNet比18层ResNet的结果更优(2.8%)。更重要的是,34 层的ResNet在训练集和验证集上均展现出了更低的错误率。这表明了这种设置可以很好的解决退化问题,并且我们可以由增加的深度来提高准确率。 第二,与对应的plain网络相比,34层的ResNet在top-1 错误率上降低了3.5% (Table 2)...
54. How do many Europeans feel about the U.S with the devalued dollar? A.They feelcontemptuous B.They aresympathetic C.They regard it as a superpower on the decline. D.They think of it as a good tourist destination. 55. what is the author's advice to Americans? A.They treat the d...
何恺明与他的同事开发了深度残余网络(ResNets),目前是计算机视觉领域的流行架构。ResNet也被用于机器翻译、语音合成、语音识别和AlphaGo的研发上。 重要履历 何恺明从小在广州长大,在广州执信中学就读时获得过全国物理竞赛和省化学竞赛的一等奖。 2003年5月,何恺明拿到保送清华的资格,是当年执信中学唯一保送上清华大学的学...
2015 年,何恺明提出的深度残差网络( ResNet )成为计算机视觉领域的流行架构,被广泛应用于机器翻译、语音合成、语音识别和 AlphaGo 的研发等领域。他的谷歌学术被引用量已经超过 40 万次,其中引用量最高的单篇论文在 2021 年底突破了 10 万次。 随着何恺明即将加入 MIT,相信他将继续在计算机视觉和深度学习领域取得更多...
InceptionV2,InceptionV3,ResNet,Xception,ResNext,MobileNet-V1,DRN,DPN,DenseNet,MobileNet-V2,MobileNet-V3 语义分割网络: FCN,Unet,InstanceFCN,DeepLab-V1,DeeplabV3,SeNet,DeeplabV3+ 目标探测网络: SPP,RCNN,Fast R-CNN,Net,SSD,R-FCN,Faster R-CNN,MaskR-CNN,YOLO 另有NLP,机器翻译,图像风格转换论文...
中文名:何恺明出生地:广州职业:研究员毕业院校:香港中文大学主要成就:首获CVPR“最佳论文奖”的中国学者主要成就:ImageNet图像识别大赛第一CVPR2009,CVPR2016和ICCV2017(MarrPrize)的最佳论文奖香港中文大学(中大)工程学院杰出校友PAMI年轻学者奖代表作品:深度残余网络(ResNets)人物简介何恺明从小在...