這才是硬核算法，該有的樣子！
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精選整理10篇論文的篇目如下：
NIPS-2012，Alexnet：深度學(xué)習(xí)CV領(lǐng)域劃時(shí)代論文，具有里程碑意義
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
ICLR-2015，VGG net：開啟3*3卷積堆疊時(shí)代
《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》
CVPR-2015，googlenet v1:Google系列論文開創(chuàng)論文，提出多尺度卷積模塊《Going deeper with convolutions》
arXiv-2015，googlenet v2: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大殺器：BN層提出
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
CVPR-2016，googlenet v3: 卷積分解及結(jié)構(gòu)進(jìn)化，超越人類精度
《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》
CVPR-2016，resnet：工業(yè)界標(biāo)桿模型，最具影響力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
《Deep Residual Learning for Image Recognition》
arXiv-2016，googlenet v4: Inception與ResNet結(jié)構(gòu)的嘗試
《 Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》
CVPR-2017，ResNeXt：何愷明團(tuán)隊(duì)對(duì)ResNet重大改進(jìn)
《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》
CVPR-2017，densenet：ResNet的改進(jìn)，2016-ILSVRC冠軍
《Densely Connected Convolutional Networks》
TPAMI-2017，SEnet：引入注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，2017-ILSVRC（最后一屆）冠軍
《Squeeze-and-Excitation Networks》
那這些論文要怎么學(xué)習(xí)才能又好又快地吃透呢？
教你三個(gè)步驟：泛讀、精讀、代碼復(fù)現(xiàn)。
如何快速成為CV小能手，本次我們請(qǐng)來了某醫(yī)療公司CV算法工程師——余老師，推出 CV Baseline Paper 精講直播，主講CNN以及Alexnet論文精讀等。
—— 主講老師 ——
—— 直播內(nèi)容與安排 ——
Day1課程安排
1.CNN發(fā)展歷程與前進(jìn)方向
2.技術(shù)演化路徑
3.研究背景、成果及意義
4.論文總覽
5.AlexNet論文精讀
6.論文總結(jié)
7.學(xué)習(xí)路徑推薦
Day2課程安排
1.上節(jié)內(nèi)容回顧
2.AlexNet論文精讀
2.論文總結(jié)
3.論文總覽
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