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机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑
近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络(DNN)的崛起而迎来新一波的春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论的东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此仅以机器学习在计算机视觉和图像领域的
沉默术士
7年前
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机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑
近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络(DNN)的崛起而迎来新一波的春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论的东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此仅以机器学习在计算机视觉和图像领域的
小旋风柴进
7年前
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深度学习CNN发展大事件一览
深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文
技术小能手
6年前
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一文读懂目标检测模型(附论文资源)
1. R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源,能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢?R-CNN网络是这样做的:在图像中提出了多个边框,并判断其中的任何一个是否对应着一个
技术小能手
6年前
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正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上
云栖希望。
7年前
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从R-CNN到YOLO,一文带你了解目标检测模型(附论文下载)
R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源,能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢?R-CNN网络是这样做的:在图像中提出了多个边框,并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象
技术小能手
6年前
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深度学习之视频人脸识别系列一:介绍
作者 | 东田应子 【导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。 一、基本概念 人脸识别
磐石001
6年前
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深度学习之视频人脸识别系列(一):简介
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。 一、基本概念 1. 人脸识别(fa
技术小能手
6年前
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