matlab建立汽车模型代码用于快速目标检测的统一多尺度深度卷积神经网络 作者：赵伟蔡、范全福、罗杰里奥·费里斯和努诺·瓦斯康塞洛斯 这个实现是由加州大学圣地亚哥分校的 Zhaowei Cai 编写的。 介绍 MS-CNN是一个基于深度卷积网络的统一多尺度物体检测框架，它包括一个物体提议子网络和一个物体检测子网络。 统一网络可以完全端到端地训练。 引文 如果您使用我们的代码/模型/数据，请引用我们的论文： @inproceedings{cai16mscnn, author = {Zhaowei Cai and Quanfu Fan and Rogerio Feris and Nuno Vasconcelos}, Title = {A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection}, booktitle = {ECCV}, Year = {2016} } 要求 需要 cuDNN 来避免内存不足的问题，并具有与我们论文中描述的相同的运行速度。 目前，仅测试了带有 cuDNN v

matlab建立汽车模型代码用于快速目标检测的统一多尺度深度卷积神经网络 作者：赵伟蔡、范全福、罗杰里奥·费里斯和努诺·瓦斯康塞洛斯 这个实现是由加州大学圣地亚哥分校的 Zhaowei Cai 编写的。 介绍 MS-CNN是一个基于深度卷积网络的统一多尺度物体检测框架，它包括一个物体提议子网络和一个物体检测子网络。 统一网络可以完全端到端地训练。 引文 如果您使用我们的代码/模型/数据，请引用我们的论文： @inproceedings{cai16mscnn, author = {Zhaowei Cai and Quanfu Fan and Rogerio Feris and Nuno Vasconcelos}, Title = {A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection}, booktitle = {ECCV}, Year = {2016} } 更新 此存储库已合并到最新的 Caffe。 与旧版本的数字差异非常小。 通过使用最新版本的 Caffe、CUDA 和 cu

Single image dehazing via multi-scale convolutional neural network 使用tensorflow，数据集是nyu2