一、概述       这篇文章研究了如何从弱注释的训练数据（如边界框或图像级标签）或少量强标记图像和许多弱标记图像的组合中学习DCNN用于语义图像分割的问题，在弱超监督和半监督条件下提出了期望最大化（EM）方法。 代码：https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public（caffe框架） 二、研究内容及方法       文章将焦点放在用弱标签训练调参上

文心一言 DCNN（深度卷积神经网络）是深度学习中的一种重要模型，它模拟了人脑视觉系统的工作原理，通过对图像进行多层次的卷积和池化操作，实现了高效的特征提取和分类。 DCNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层是DCNN的核心组件，它通过定义一组卷积核（或滤波器），在输入图像上进行卷积操作，从而提取出图像的局部特征。每个卷积核对应一个特定的特征，如边缘、纹理等。卷积操作可以有效地减少参数

文章目录 一、论文摘要二、论文的国内外现状传统方法流程： 三、论文算法模型模型概述：模型细节： 四、论文实验结果五、论文创新点六、论文链接 一、论文摘要 本文提出一种名为Stroke Sequence-dependent Deep Convolutional Neural Network(SSDCNN)的模型，模型将Stroke sequence information 和八

######《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》 2013年，通过3级卷积神经网络来估计人脸关键点（5点），属于级联回归方法。 级联的卷积网络结构: Level1，采用了3个CNN，输入区域分别为整张脸（F1），眼睛和鼻子（EN1），鼻子和嘴（EM1）。F1输入尺寸为3939，输出5个关键点的坐标；EN1输