第186期 HackCV 日报

使用神经网络进行图像去噪或者超分辨都有一些很不错的效果,本文将LSTM-RNN应用到DNA序列,看是否在连续序列中也有效果。训练结果表明,训练过程可以很快收敛,重建的序列基本一致或有少量的误差。

scikit-learn用于回归和分类的入门教程,重点在于如何使用模型进行预测。

对图像标注是图像理解的一个很有意思的话题,本文使用的结构是,以resnet-152模型作为编码器,以LSTM网络作为解码器,代码已经开源,有兴趣的可以尝试一下。