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这周读完的第二篇论文，对当前状态挺满意的。当然今后工作时不会有这样多的时间读论文，不过一周至少一篇还是需要保持的。

Fast R-CNN
Ross Girshick 2015
UC Berkeley

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这是阅读的第一篇物体检测论文，也是首次全文翻译的。LeNet论文50多页，只翻译了Andrew Ng推荐的部分，ResNet论文附录涉及到物体检测相关，准备以后再完成。总体来说比读LeNet轻松很多，翻译应该也通顺不少了。

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik
UC Berkeley

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本论文是我阅读的第二篇深度学习相关论文，2015年提出的ResNet让卷积网络深度从40层左右突破到了150层左右，同样也带来了图像分类的精确度提升。CNN系列我只阅读了最老的LeNet和本论文这一最新的ResNet，后续因工作需要，将开始阅读物体检测相关论文。

Deep Residual Learning for Image Recognition
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
Microsoft Research 2015

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Lecun这篇深度学习的开山祖师是我阅读的第一篇相关论文。阅读时还是比较吃力，经常出现读了后面忘记前面的情况，因此一边阅读一边翻译，就有了本博客。翻译得不太好，请谅解~

Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
Yann Lecun. IEEE 1998

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上一个博客是14年左右开始折腾的，部署在新浪云上。前两年都是不要钱的，后来开始收费了。陆陆续续充值了几百块，17年中的时候生活不太顺利，忘记续费，主机就被删掉了，那几十篇博文也没备份，挺可惜的。18年中开始琢磨着再弄一个，就有了这个博客。

上回是PHP的typecho博客，这次是python的Hexo静态博客。DigitalOcean上倒是有个主机，但是git.io也挺方便的，就先放这里了吧。

建这个博客时，正值我刚放弃了几年的Android开发，转深度学习的时候。说实在的，毕业以来Android开发做得挺顺的，今后的职业生涯应该也可以期待。但始终没有学习深度学习这么有吸引力，激发我的学习热情。这次转行挺冒险的，希望以后能保持现在的学习激情，在这个领域做出个样子来。

以此文自勉