chapter7_经典卷积神经网络架构-原理与PyTorch实现

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第 7 章 经典卷积神经网络架构：原理与PyTorch实现

作者: 张伟 (Charmve)

日期: 2021/05/25

• 第 7 章 经典卷积神经网络架构：原理与PyTorch实现
  • 7.1 卷积神经网络（LeNet）
  • 7.2 深度卷积神经网络（AlexNet）
  • 7.3 使用重复元素的网络（VGG）
  • 7.4 网络中的网络（NiN）
  • 7.5 含并行连结的网络（GoogLeNet）
  • 7.6 残差网络（ResNet）
  • 7.7 二阶网络编码解码（U-Net）
  • 7.8 稠密连接网络（DenseNet）
  • 7.9 语义分割网络（SegNet）
  • 7.10 实例分割网络（Mask-RCNN）
  • 7.11 区域卷积神经网络（R-CNN）
  • 7.12 全卷积网络（FCN）
  • 7.13 实时目标检测网络 YOLO
  • 7.14 SENet: Squeeze-and-Excitation Networks ^解读
  • 小结
  • 参考文献