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深度卷积网络：实例探究
卷积神经网络
深度学习
介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5 LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为32×32×1，其结构如下：
小飞侠xp
2018-08-29
327
0
Build Residual Networks
卷积神经网络
人工智能
我们将使用残差网络建立一个很深的卷积神经网络，理论上而言越深的网络可以表示更加复杂的函数，但是训练也更加困难。Residual Networks可以让我们训练更深的网络。
小飞侠xp
2018-08-29
1K
0
卷积神经网络-目标检测
卷积神经网络
神经网络
人脸识别
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
小飞侠xp
2018-08-29
916
0
Convolutional Neural Networks
无人驾驶
神经网络
卷积神经网络
计算机视觉（Computer Vision）包含很多不同类别的问题，如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。
小飞侠xp
2018-08-29
445
0
目标检测（Object detection）
神经网络
卷积神经网络
自动驾驶
监督学习
这次我们学习构建神经网络的另一个问题，定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车，还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置，我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中，图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此，图片分类的思路可以帮助学习分类定位，而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题：例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax单元来预测图片类型。
小飞侠xp
2018-08-27
850
0
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