添加邊界框 錨框 目標(biāo)檢測算法通常會在輸入圖像中采樣大量的區(qū)域，然后判斷這些區(qū)域中是否包含我們感興趣的目標(biāo)，并調(diào)整區(qū)域邊緣從而更準(zhǔn)確地預(yù)測目標(biāo)的真實(shí)邊界框（ground-tr...
發(fā)簡信
IP屬地：江蘇
-
擴(kuò)展：目標(biāo)檢測基礎(chǔ)
-
擴(kuò)展：目標(biāo)檢測基礎(chǔ)
添加邊界框 錨框 目標(biāo)檢測算法通常會在輸入圖像中采樣大量的區(qū)域消略，然后判斷這些區(qū)域中是否包含我們感興趣的目標(biāo)，并調(diào)整區(qū)域邊緣從而更準(zhǔn)確地預(yù)測目標(biāo)的真實(shí)邊界框（ground-tr...
-
訓(xùn)練中的騷操作——數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型微調(diào)
先說說數(shù)據(jù)增強(qiáng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集是成功應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前提。圖像增廣（image augmentation）技術(shù)通過對訓(xùn)練圖像做一系列隨機(jī)改變果复，來產(chǎn)生相似但又不同的訓(xùn)練樣本，從而...
-
優(yōu)化算法學(xué)習(xí)凸優(yōu)化 盡管優(yōu)化方法可以最小化深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)值渤昌，但本質(zhì)上優(yōu)化方法達(dá)到的目標(biāo)與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)并不相同虽抄。 優(yōu)化方法目標(biāo)：訓(xùn)練集損失函數(shù)值 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)：測試集損失函數(shù)值（泛...
-
-
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LetNet--> AlexNet --> VGG-->GoogleNet-->ResNet-->DenseNet))
LetNet詳見上篇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LetNet存在缺陷： 在大的真實(shí)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)并不盡如?意极颓。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜。 還沒有?量深?研究參數(shù)初始化和?凸優(yōu)化算法等諸多領(lǐng)域群嗤。 ...
-
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本文主要介紹一些卷積層和池化層菠隆，并解釋填充、步幅狂秘、輸入通道和輸出通道的含義骇径。以及LeNet的一些應(yīng)用 二維互相關(guān)運(yùn)算 二維互相關(guān)（cross-correlation）運(yùn)算的輸...
-
伯禹學(xué)習(xí)打卡1 - 雜記寫在前面: 作為一個程序媛,基本業(yè)務(wù)能力卻很菜,想想不能這樣下去了,決定好好學(xué)習(xí),寫點(diǎn)代碼!! 寒假竟然長達(dá)2個月之久,機(jī)緣巧合,參加了伯禹教育舉辦的14天動手學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)P...
-
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脈絡(luò)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 下圖展示了如何基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)語言模型。我們的目的是基于當(dāng)前的輸入與過去的輸入序列者春，預(yù)測序列的下一個字符破衔。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入一個隱藏變量，用表示在時間步的值钱烟。...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：過擬合晰筛、欠擬合嫡丙、梯度消失與爆炸相關(guān)
過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合读第、欠擬合的概念 權(quán)重衰減 丟棄法 模型選擇曙博、過擬合和欠擬合 訓(xùn)練誤差和泛化誤差 在解釋上述現(xiàn)象之前，我們需要區(qū)分訓(xùn)練誤差（training ...
-
-
別來無恙 你在心上
-
簡單的日記漾橙，智障不足杆融，腦殘有余、
-
-
個人微信公眾號:助手小伙伴，專注于辦公技巧徽惋，學(xué)習(xí)資料案淋，實(shí)用干貨，軟件安裝险绘，一個可以提升自己的地方!
-
-
-
