Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash - bet 19

Kompyuterni ko'rish, 2009 yil.
[47] M. Everingem, L. Van Gool, CKI Williams, J. Winn va A. Zis-serman. Paskal
vizual ob'ekt sinfi (voc) muammosi. International Journal of Computer Vision,
88:303–338, 2010.
Fan, 330(6005):845–851, 2010.
[48] X. Fan, K. Zheng, Y. Lin va S. Vang. Mahalliy ko'rinish va yaxlit ko'rinishni
birlashtirgan: inson pozasini baholash uchun ikki manbali chuqur neyron
tarmoqlar. arXiv: 1504.07159, 2015 yil.
Machine Translated by Google
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Ma'lumotnomalar
157
[68] S. Xokrayter va J. Shmidxuber. Uzoq qisqa muddatli xotira. Nerv
[65] GE Hinton, L. Deng, D. Yu, G. Dahl, A. Mohamed, N. Jaytly, A. Se-nior, V.
Vanhoukke, P. Nguyen, T. Sainath va B. Kingsbury. Nutqni aniqlashda akustik
modellashtirish uchun chuqur neyron tarmoqlar - to'rtta tadqiqot guruhining umumiy
fikrlari. IEEE Signal Processing jurnali, 2012 yil.
[71] X. Xou, J. Xarel va C. Koch. Rasm imzosi: siyrak ko'zga tashlanadigan hududlarni
ta'kidlash. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence bo'yicha,
34:194 - 201, 2012.
[66] GE Hinton, S. Osindero va Y. Teh. Chuqur e'tiqod tarmoqlari uchun tez o'rganish
algoritmi. Neyron hisoblash, 18: 1527–1544, 2006.
[72] G. B Huang, H. Li va E. Learned-Miler. Konvolyutsion chuqur e'tiqod tarmoqlari
bilan yuzni tekshirish uchun ierarxik vakillikni o'rganish.
[64] Kaiming Xe, Xiangyu Chjan, Shaoqing Ren va Jian Sun. Vizual tanib olish uchun
chuqur konvolyutsion tarmoqlarda fazoviy piramidani birlashtirish.
[70] K. Hornik. Ko'p qatlamli oldinga uzatiladigan tarmoqning taxminiy imkoniyatlari
Int'l Conf. Mashinani o'rganish, 2015 yil.
Proc.da. _ Yevropa konf. Kompyuter ko'rish. 2014 yil.
ishlaydi. Neyron tarmoqlari, 4: 251–257, 1991.
Hisoblash, 9 (8): 1735–1780, 1997.
[61] J. Hastad. Kichik chuqurlikdagi davrlar uchun deyarli optimal pastki chegaralar.
Proc.da. _ Hisoblash nazariyasi bo'yicha ACM simpoziumi, 1986 yil.
[63] K. Xe, Z. Chjan, S. Ren va Sun. To'g'rilash vositalarini chuqur o'rganish: imagenet
tasnifi bo'yicha inson darajasidan oshib ketish. arXiv: 1502.01852, 2015 yil.
[62] J. Hastad va M. Goldmann. Kichik chuqurlikdagi pol zanjirlarining kuchi bo'yicha.
Hisoblash murakkabligi, 1:113–129, 1991 yil.
[69] S. Xong, T. You, S. Kvak va B. Xan. Konvolyutsion neyron tarmog'i bilan
diskriminativ aniqlik xaritasini o'rganish orqali onlayn kuzatish. Proc.da. _
Proc.da. _ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash, 2012 yil.
[60] J. Xarel, C. Koch va P. Perona. Grafikga asoslangan vizual aniqlik. Proc.da. _
[67] GE Hinton va RR Salahutdinov. Neyron tarmoqlar yordamida ma'lumotlarning
o'lchamini kamaytirish. Science, 313:504–507, 2006.
Neyron axborotni qayta ishlash tizimlari, 2006 yil.
Machine Translated by Google
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Ma'lumotnomalar
158
[82] N. Kumar, AC Berg, PN Belhumeur va SK Nayar. Yuzni tekshirish uchun atribut va
oÿxshatish klassifikatorlari. Proc.da. _ IEEE Int'l Conf.
[80] A. Krizhevskiy, L. Sutskever va GE Xinton. Chuqur konvolyutsion neyron tarmoqlar bilan
Imagenet tasnifi. Proc.da. _ Neyron axborotni qayta ishlash tizimlari, 2012.
[85] H. Li, C. Ekanadham va AY Ng. Vizual maydon uchun siyrak chuqur eÿtiqod tarmogÿi
modeli v2. Proc.da. _ Neyron axborotni qayta ishlash tizimlari, 2007 yil.
[81] N. Kumar, PN Belhumeur va S. Nayar. Facetracer: yuzli rasmlarning katta to'plamlari
uchun qidiruv tizimi. Proc.da. _ Yevropa konf.
[78] A. Karpati, G. Toderici, S. Shetti, T. Leung, R. Suktxankar va L. Fey-Fey. Konvolyutsion
neyron tarmoqlari bilan keng ko'lamli video tasnifi. Proc.da. _ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni
|