第21章 《Startle Bundle》结束总结 1 本书总结 纵观《Startle Bundle》本书，我们学习了： l 图像分类基础； l 配置深度学习环境； l 构建第一个图像分类器； l 学习参数化学习； l 学习基本的SGD和正则化技术； l 研究神经网络； l 掌握CNNs的基础； l ...
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2018-09-21 15:09:11
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文 /?Google Brain 团队软件工程师 Mingxing Tan? 卷积神经网络?(CNN) 现已广泛应用于图像分类、面部识别、物体检测和其他许多领域。但遗憾的是，由于移动端模型需要小巧、快速、准确，所以为移动设备设计 CNN 非常具有挑战性。虽然科研人员已经为设计和改进移动端模型做出了巨 ...
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2018-09-13 14:15:18
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在深度学习零率，caffe是一个非常高效的的图像处理框架，结合了nvidia的cuda，cudnn加速技术，非常适合进行AI CNN方向的图像分类，回归，分割等。 但是由于caffe的教程较少，而且配置比较复杂，可能用的人没有tf那么广泛。 昨天在Ubantu14.04上配置了caffe, CUDA ...
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2018-09-04 11:40:06
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前言 本文与前文对手写数字识别分类基本类似的，同样图像作为输入，类别作为输出。这里不同的是，不仅仅是使用简单的卷积神经网络加上全连接层的模型。卷积神经网络大火以来，发展出来许多经典的卷积神经网络模型，包括VGG、ResNet、AlexNet等等。下面将针对CIFAR-10数据集，对图像进行分类。 1 ...
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2018-08-29 10:48:19
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文献来源： https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/ VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在 ...
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2018-08-17 13:51:25
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第3章图像基础 在开始构建图像分类器之前，首先要理解图像是什么。首先要理解图像的基石——像素。 1 像素——图像的基石 像素是图像最原始的构建块。每副图像由像素集合构成。通常，像素考虑为给定一副图片下，在给定位置的“颜色”或亮度的“强度”。如图1所示： 图1 1000像素宽，750像素高的图像 图1 ...
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2018-08-17 10:18:47
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图像分类基础理论，包括图像术语及面临的困难； 学习的三种类型； 深度学习的基本步骤。 ...
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2018-08-17 10:17:34
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一 摘要 在本文中，我们提出了一个非常简单的图像分类深度学习框架，它主要依赖几个基本的数据处理方法：1）级联主成分分析（PCA）;2）二值化哈希编码;3）分块直方图。在所提出的框架中，首先通过PCA方法学习多层滤波器核，然后使用二值化哈希编码以及分块直方图特征来进行下采样和编码。因此，该框架称为PC ...
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2018-08-06 15:18:17
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原文:基于Windows 机器学习(Machine Learning)的图像分类(Image classification)实现今天看到一篇文章 Google’s Image Classification Model is now Free to Learn 说是狗狗的机器学习速成课程（Machin... ...
Google的TensorFlow图像识别系统是目前最准确的图像分类软件。所谓图像识别，就是对图片中的内容进行识别，然而这并非对任意图片都能识别。 ...
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2018-07-23 12:32:02
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