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  • Deep Learning Papers

    一、Image Classification(Recognition)

    lenet: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf

    alexnet: http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

    overfeat: http://arxiv.org/pdf/1312.6229v4.pdf

    vgg: http://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf

    googlenet: http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf


    二、Image Detection(Segmentation)

    overfeat: http://arxiv.org/pdf/1312.6229v4.pdf

    dnn: http://papers.nips.cc/paper/5207-deep-neural-networks-for-object-detection.pdf

    rcnn: http://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf

    spp: http://arxiv.org/pdf/1406.4729v4.pdf

    fcn: http://arxiv.org/pdf/1411.4038v2.pdf

    fast rcnn:  http://arxiv.org/pdf/1504.08083v1.pdf


    三、Image(Visual)  Search

    feature learning+hash: http://arxiv.org/pdf/1504.03410v1.pdf

    triplet learning: http://arxiv.org/pdf/1412.6622v3.pdf

    deep rank: http://arxiv.org/pdf/1404.4661v1.pdf

    Visual Search at Pinterest: http://arxiv.org/pdf/1505.07647v1.pdf


    四、Image/Video Captioning

    Baidu/UCLA: http://arxiv.org/abs/1410.1090
    Toronto: http://arxiv.org/abs/1411.2539
    Berkeley: http://arxiv.org/abs/1411.4389
    Google: http://arxiv.org/abs/1411.4555
    Stanford: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/
    UML/UT:  http://arxiv.org/abs/1412.4729
    Microsoft/CMU:  http://arxiv.org/abs/1411.5654
    Microsoft:  http://arxiv.org/abs/1411.4952






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