1.1计算机视觉 (1)计算机视觉的应用包括图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等,下图展示了风格迁移案例: (2)图像的特征量非常之大,比如一个3通道的1000*1000的照片,其特征为3*1000*1000达到300万,如果第一个隐藏层有1000个单元那么W[1]有20亿个参数,计算量不仅大, ...
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2018-07-15 23:15:09
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回顾上一节课,我们了解视觉识别,特别是图像分类,这确实是一个非常困难的问题,因为我们必须考虑到这些可能的变化,并使得当我们在识别这些类型时,分类器能够在面对这些变化时具有鲁棒性,例如对猫的识别,似乎存在着难解决的问题,我们仅需要知道如何解决这些问题,同时我们还必须能够在成千上万的其他类型中解决这些问 ...
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2018-06-25 22:57:08
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1、CIFAR-10,是一个用于做图像分类研究的数据集。 由60000个图片组成 6万个图片中,5万张用于训练,1万张用于测试 每个图片是32x32像素 所有图片可以分成10类 每个图片都有一个标签,标记属于哪一个类 测试集中一个类对应1000张图 训练集中将5万张图分为5份 类之间的图片是互斥的, ...
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2018-06-10 19:34:19
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一、混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵也称误差矩阵,是表示精度评价的一种标准格式,用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等,这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用 ...
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2018-06-10 11:41:07
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CS231N-课程简介与图像分类计算机视觉 1.计算机视觉历史背景和概述enter description here这是很有趣的,开始是原始图像的二值化这种,然后经历了一个2.5d,伪3d,最后达到我们日常见到的3d图像。有人最初 将输入图像作为 一些圆柱体,有些作为圈,线条处理。还有用了adabo... ...
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2018-05-27 10:46:05
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CS231N-课程简介与图像分类计算机视觉 1.计算机视觉历史背景和概述enter description here这是很有趣的,开始是原始图像的二值化这种,然后经历了一个2.5d,伪3d,最后达到我们日常见到的3d图像。有人最初 将输入图像作为 一些圆柱体,有些作为圈,线条处理。还有用了adabo... ...
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2018-05-27 10:45:36
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1、计算机视觉 神经网络在计算机视觉方面有很广泛的应用, 包括图像分类、物体检测、图像风格转换和融合,但是当图片的尺寸比较大时,参数的数量就会增多,传统的全连接神经网络就会很复杂,一方面无法找到足够的数据训练,另一方面也容易引起过拟合,因此我们引入卷积神经网络 ...
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2018-05-19 13:10:25
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作为刚入门的小白,刚刚以实验出真理的心态抱着大腿完成了一次图像分类达到top1-96的宝贵经历。 以下是对于前辈讲座理解以及这次实践后理解心得: 机器学习是什么? 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验(训练)自 ...
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2018-05-17 11:43:03
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top1直达96的模型: pytorch框架、网络模型SE-Resnet50,优化算法Adam pytorch: pytorch官方文档,每个模块函数都有github源码链 教程的链接 http://pytorch.org/tutorials/ 官方网站的连接 http://pytorch.org/ ...
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2018-05-17 01:01:32
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服务器Ubuntu、pytorch框架、网络模型SE-Resnet50,优化算法Adam pytorch(python优先的深度学习框架,是一个和tensorflow,Caffe,MXnet一样,非常底层的框架,它的前身是torch) 主要步骤(环境配置): 1. 需要下载cuda8.0 2. 需要 ...
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2018-05-16 18:46:41
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