速度起飞！精选10篇入门CV必读经典的baseline论文

精选整理10篇论文的篇目如下：

NIPS-2012，Alexnet：深度学习CV领域划时代论文，具有里程碑意义

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

ICLR-2015，VGG net：开启3*3卷积堆叠时代

《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

CVPR-2015，googlenet  v1:Google系列论文开创论文，提出多尺度卷积模块《Going deeper with convolutions》

arXiv-2015，googlenet  v2: 神经网络大杀器：BN层提出

《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》

CVPR-2016，googlenet  v3: 卷积分解及结构进化，超越人类精度

《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》

CVPR-2016，resnet：工业界标杆模型，最具影响力的卷积神经网络

《Deep Residual Learning for Image Recognition》

arXiv-2016，googlenet  v4: Inception与ResNet结构的尝试

《 Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》

CVPR-2017，ResNeXt：何恺明团队对ResNet重大改进

《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》

CVPR-2017，densenet：ResNet的改进，2016-ILSVRC冠军

《Densely Connected Convolutional Networks》

TPAMI-2017，SEnet：引入注意力机制的卷积神经网络，2017-ILSVRC（最后一届）冠军

《Squeeze-and-Excitation Networks》

那这些论文要怎么学习才能又好又快地吃透呢？

教你三个步骤：泛读、精读、代码复现。

如何快速成为CV小能手，本次我们请来了某医疗公司CV算法工程师——余老师，推出 CV Baseline Paper 精讲直播，主讲CNN以及Alexnet论文精读等。

—— 主讲老师 ——

—— 直播内容与安排 ——

Day1课程安排

1.CNN发展历程与前进方向

2.技术演化路径

3.研究背景、成果及意义

4.论文总览

5.AlexNet论文精读

6.论文总结

7.学习路径推荐

Day2课程安排

1.上节内容回顾

2.AlexNet论文精读

2.论文总结

3.论文总览

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