卷积神经网络caffe

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机器视觉与卷积神经网络

根据2016年嵌入式视觉联盟进行的嵌入式视觉开发者调查2，77%的受访者表示目前正在或计划将要利用神经网络来处理分类工作。卷积神经网络并不是一个最近才出现的新概念。但是随着机器视觉的发展,卷积神经网络的应用也变得越来越重要了。 机器视觉卷积神经网络.jpg
朗锐智科1 7年前 2256

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 7年前 4595

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
【方向】 7年前 22864

仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建（附Python代码）

       目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱，在某些情况下，直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的，比如Caffe、TensorFlow工具箱，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，为了更好的理解并掌握相关
【方向】 6年前 17445

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

使用专用硬件加速深度卷积神经网络

英文论文链接：http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715 翻译：卜居 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/detail
以亭 9年前 4155

图像处理一定要用卷积神经网络？这里有一个另辟蹊径的方法

近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里雷锋网从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和
青衫无名 7年前 1477

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

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