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  • CNN International Europe Empfang - Rundfunkforum
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    CNN这个名字最早是Yann LeCun在关于LeNet的论文GradientBased Learning Applied to Document Recognition中提出来的。 但明确提出利用CNN的结构，特征提取 --> 池化层（Pooling）--> 卷积 --> 分类 识别，的第一篇的论文应该是，福岛邦彦的 Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by
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    Mask R-CNN是Faster R-CNN 上的扩展——在其已有的用于边界框识别分支上添加了一个并行的用于预测目标掩码的分支。Mask R-CNN的训练很简单，只是在R-CNN的基础增加了少量的计算量，大约为5fps 其中黑色部分为原来的 Faster-RCNN，红色部分为在 Faster网络上的修改：
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