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    Deblurring with Parameter Selective Sharing and Nested Skip Connections

    动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务,其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较,提出了一种通用的、有效的选择性共享方案,给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中,我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外,我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集,以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明,本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。

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    Deep Residual Learning for Image Recognition

    更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练,这些网络比以前使用的网络要深入得多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习剩余函数,而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明,这些剩余网络更容易优化,并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上,我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网[41]深8×,但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在ImageNet测试集上的误差达到3.57%,该结果在ILSVRC 2015年分类任务中获得第一名。我们还对CIFAR-10进行了100层和1000层的分析。在许多视觉识别任务中,表征的深度是至关重要的。仅仅由于我们的深度表示,我们获得了28%的相对改进的COCO对象检测数据集。深度残差网是我们参加ILSVRC & COCO 2015竞赛s1的基础,并在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测、COCO分割等方面获得第一名。

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    「Python爬虫系列讲解」十二、基于图片爬取的 Selenium 爬虫

    前文回顾: 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫 「Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的 Selenium 微博爬虫

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