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搜索关键字:卷积神经网络    ( 870个结果
计算机视觉概要和卷积神经网络基础概念
本文主要介绍了CV概要和CNN基础概念。 1 计算机视觉(computer vision)简介 计算机视觉旨在识别和理解图像/视频中的内容。其诞生于1966年MIT AI Group的"the summer vision project"。当时,人工智能其他分支的研究已经有一些初步成果。由于人类可以 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-14 01:13:03    阅读次数:103
Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
"CODE Download" 摘要 不同于 ,将所有输入的像素做为有效像素 ,`gated convolution partial convolution gated convolution inside or outside masks, RGB channels or user guidanc ...
分类:其他好文   时间:2020-04-05 20:48:30    阅读次数:93
一周学习计划---0401-0407
机器学习: 1. 李宏毅面部表情识别,数据处理+卷积神经网络 2. 老师推荐交通论文时间预测复现 3. 搜集交通领域应用论文,仅几年或里程碑式论文 数据结构: 1.leetcode 数组,每天一题? 英语: 1.presentation three cup of tea ...
分类:其他好文   时间:2020-04-01 01:10:59    阅读次数:53
Going deeper with convolutions——Googlenet论文翻译
Going deeper with convolutions 摘要 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)上我们提出了一种代号为 " Inception " 的深度卷积神经网络结构,且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。 ...
分类:Web程序   时间:2020-04-01 00:30:42    阅读次数:90
opencv-活体检测
▲项目目的:识别真实人脸和照片,实现“识真”而不止“识脸”。 ▲使用工具:opencv,python,matlab 首先 1. 构建图像数据集 2. 实现一个能够进行活体检测的卷积神经网络(我们称之为「LivenessNet」) 3. 训练活体检测网络 4. 创建一个能够使用我们训练好的活体检测模型 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-31 01:35:10    阅读次数:111
莫凡Python 3
莫凡Python 3 新建模板小书匠 CNN 卷积神经网络 参考资料 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-3-CNN/ https://keras-cn.readthedocs.io/ 数据预处理 X_tra ...
分类:编程语言   时间:2020-03-28 17:48:36    阅读次数:123
Tensorflow--基于卷积神经网络实现男女声音分类识别
现在网上基本都没有对应的基于神经网络声音分类识别的较简单的教程,所以我打算通过我自己的思路,编写出一个实现男女声音识别的一个深度学习的模型。 因为没有验证过该想法是否正确,所以想通过该博客来记录实验的结果,无论最终是否能成功识别男女声音,我都想将此次的实验记录下来。 首先从网站http://fest ...
分类:其他好文   时间:2020-03-22 22:29:15    阅读次数:289
卷积神经网络CNN (Tensorflow 2.1)
很玄学,没有修改参数,在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接:《简单粗暴Tensorflow》,狂吹 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist ...
分类:其他好文   时间:2020-03-15 20:24:21    阅读次数:74
图像平均池化 pytorch库中的平均池化
一. 池化简介 平均池化:将图片按照固定大小网格分割,网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。 池化:使用均等大小的网格将图片分割,并求网格内代表值的过程。 池化是卷积神经网络(convolutional neural network)中非常重要的处理方式,能够有效地降低图像的维度。 平均池化定义: ...
分类:其他好文   时间:2020-03-15 11:51:48    阅读次数:97
《机器学习算法入门》即将上市出版,预计2020年6,7月份
《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言,丰富的图示和经典的案例,让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning,有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节,覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络(卷积神经网络、Keras深度学习框架)、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
分类:编程语言   时间:2020-03-15 10:04:46    阅读次数:77
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