摘要 针对时空特征的学习，我们提出了一个简单有效的方法，在大规模有监督视频数据集上使用深度3维卷积网络(3D ConvNets)。我们有3个发现： 3D ConvNets比2...
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IP属地：四川
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C3D：使用3D卷积网络学习时空特征 -
一种新的基于时空图神经网络的交通流预测模型
姓名：韩宜真 学号：17020120095 转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/FjysIJWj7dxA5cYMJR0IJQ 【嵌牛导读】本文中提出...
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JUST技术：基于时空孪生神经网络的轨迹识别
JUST团队-任慧敏JUST时空数据 轨迹识别问题旨在验证传入的轨迹是否是由所要求的人员产生， 即给定一组单独的人员历史轨迹（例如行人，出租车司机）以及由特定人员生成...
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评论较多，简书回复也不太方便，如有问题麻烦关注下面的公众号，加入我的微信群一起讨论。公众号ID：小小挖掘机
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Yolo系列其二：Yolo_v2介绍 相信SSD的横空出世委实给了Yolo许多压力。在目标检测准确性上Yolo本来就弱于Faster-RCNN，它的提出之初就主打其能保持一定检测准确性的同时实现更快乃至实时...
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物体检测之SSD
先上一个物体检测算法时间轴：!()[https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4987072-d56f272622ecc4...
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贵有恒，何必三更起五更睡；最无益，只怕一日暴十日寒
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发现意外，创造可能
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本博客记录了作者从事智能系统研究过程中遇到的问题、解决方法、学习笔记和思想感悟。希望其中的内容对读者有所帮助。
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机器学习、深度学习、数据挖掘等人工智能领域的技术实战干货文章，这里都有！BAT一线工程师和各985硕博为您分享从业者经验，和AI技术干货。。。<br><br>微信公众号：机器学习算法工程师<br>个人微信：TonyJeemy520<br>加微信拉你进机器/深度学习交流群<br>QQ:交流群：932439834 加群备注：来自简书
