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智能算法

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目标检测算法YOLOv4详解

批量计算图像识别 https 网络安全卷积神经网络

YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：

2020-11-17

15.5K0

CNN中常用的四种卷积详解

卷积神经网络深度学习

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？

2020-05-08

4.7K0

前奏 | 传统目标检测算法思路

编程算法深度学习机器学习卷积神经网络神经网络

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。

2020-05-08

2.5K0

全卷积神经网络(FCN)

机器学习深度学习人工智能神经网络卷积神经网络

上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。

2020-05-07

1.4K0

CNN中神奇的1x1卷积

卷积神经网络

我们知道在CNN网络中，会有各种size的卷积层，比如常见的3x3,5x5等，卷积操作是卷积核在图像上滑动相乘求和的过程，起到对图像进行过滤特征提取的功能。但是我们也会遇见1x1的卷积层，比如在GoogleNet中的Inception模块，如下图：

2020-01-14

2.1K0

基于卷积神经网络的代理辅助视网膜OCT图像分类算法

卷积神经网络编程算法

作为一种非浸入式成像模式，光学相干断层扫描（optical coherence tomography, OCT）在眼科疾病诊断中得到了广泛的应用。然而，近年来眼病患者的数量呈现出一种不断递增的趋势，在这种情况下，眼科医生的负担也必将越来越重。因此，研究开发自动对OCT图像进行分类的系统十分有必要，它将大大降低医生的工作量，提高医生的诊断效率。

2019-12-06

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机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗？

图像处理卷积神经网络深度学习 opencv

上期我们一起学习来了OpenCV中的绘图与注释，机器视觉算法(第11期)----OpenCV中的绘图与注释

2019-11-23

1.1K0

卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？

卷积神经网络神经网络深度学习机器学习人工智能

卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？然后图2又是输出10个特征了？

2019-07-12

17K1

技术 | 变形卷积核、可分离卷积？CNN中十大拍案叫绝的操作

卷积神经网络

CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。

2019-07-12

5750

3 个经典的卷积神经网络案例分析

神经网络卷积神经网络深度学习图像处理编程算法

本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例，分析几类经典的卷积神经网络案例。

2019-07-12

1K0

CNN卷积神经网络之通俗理解！

卷积神经网络

简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。

2019-07-12

1.2K0

深度学习三人行(第12期)----CNN经典网络之ResNet

神经网络卷积神经网络

接下来我们一起学习下关于CNN中的另一个比较经典的网络ResNet的相关知识，学习的路上我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：

2018-12-26

8240

深度学习三人行(第11期)----CNN经典网络之GoogLeNet

神经网络卷积神经网络

上一期，我们一起学习了深度学习卷积神经网络中的经典网络之LeNet-5和AlexNet，

2018-12-24

5130

深度学习三人行(第10期)----CNN经典网络之LeNet-5和AlexNet

深度学习卷积神经网络

上一期，我们一起学习了深度学习卷积神经网络中的代码实现，内存计算以及池化层的原理等，

2018-12-19

6150

直观理解深度学习的卷积操作，超赞！

深度学习人工智能卷积神经网络

近几年随着功能强大的深度学习框架的出现，在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易，甚至只需要一行代码就可以完成。

2018-07-30

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卷积神经网络工作原理直观解释

卷积神经网络线性回归

其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis function隆重登场，我们可以把数据进行一定的映射，转变，非线性的线性的，转变之后，就可以进行分类，最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例

2018-04-03

6010

卷积神经网络工作原理直观解释

卷积神经网络

其实我们在做线性回归也好，分类（逻辑斯蒂回归）也好，本质上来讲，就是把数据进行映射，要么映射到一个多个离散的标签上，或者是连续的空间里面，一般简单的数据而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出最好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis function隆重登场，我们可以把数据进行一定的映射，转变，非线性的线性的，转变之后，就可以进行分类，最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例

2018-04-02

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