卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出單元數(shù)計(jì)算方法 `Conv2D`要求輸入的x的形狀為`(batch_size, in_channels, height, wi...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(91)-帶你了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)現(xiàn)狀
計(jì)算機(jī)視覺(jué)現(xiàn)狀（The state of computer vision） 深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成功地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理譬挚、語(yǔ)音識(shí)別锅铅、在線廣告...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(92)-目標(biāo)檢測(cè)之目標(biāo)定位
這一周我們學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容是對(duì)象檢測(cè)减宣，它是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)新興的應(yīng)用方向盐须，相比前兩年，它的性能越來(lái)越好漆腌。在構(gòu)建對(duì)象檢測(cè)之前，我們先了解一下對(duì)象...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(93)-目標(biāo)檢測(cè)之特征點(diǎn)檢測(cè)
特征點(diǎn)檢測(cè)（Landmark detection） 上節(jié)課闷尿，我們講了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)象定位，即通過(guò)輸出四個(gè)參數(shù)值b_x填具、b_y统舀、b_h和b...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(94)-目標(biāo)檢測(cè)之檢測(cè)算法
目標(biāo)檢測(cè)（Object detection） 學(xué)過(guò)了對(duì)象定位和特征點(diǎn)檢測(cè)劳景，今天我們來(lái)構(gòu)建一個(gè)對(duì)象檢測(cè)算法誉简。這節(jié)課，我們將學(xué)習(xí)如何通過(guò)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(95)-目標(biāo)檢測(cè)之卷積網(wǎng)絡(luò)滑動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)
卷積的滑動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)（Convolutional implementation of sliding windows） 上節(jié)筆記闷串，我們學(xué)習(xí)了如何通...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(96)-目標(biāo)檢測(cè)之Bounding Box預(yù)測(cè)
Bounding Box預(yù)測(cè)（Bounding box predictions） 在上一篇筆記中筋量，你們學(xué)到了滑動(dòng)窗口法的卷積實(shí)現(xiàn)烹吵，這個(gè)算法效率更...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(89)-遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）
遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning） 如果你要做一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用毛甲，相比于從頭訓(xùn)練權(quán)重年叮，或者說(shuō)從隨機(jī)初始化權(quán)重開始具被，如果你下載別人已...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(90)-數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data augmentation）
數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data augmentation） 大部分的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)使用很多的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)擴(kuò)充是經(jīng)常使用的一種技巧來(lái)提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的表現(xiàn)...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(84)-殘差網(wǎng)絡(luò)講解 (ResNets)
殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Networks (ResNets)） 非常非常深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很難訓(xùn)練的七咧，非常非常深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很難訓(xùn)練的跃惫，非常非常...
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