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搜索关键字:卷积神经网络    ( 870个结果
LSTM原理
LSTM原理 CNN卷积神经网络 应用:图像,视频 RNN 递归神经网络 应用:NLP 1RNN结构 one to one 比如输入一张图片,它会给我们输出是猫还是狗 one to many 比如输入一张图片,给出一些列图片描述 many to one 比如文本分析,给出文本是积极还是消极的 man ...
分类:其他好文   时间:2021-01-26 12:10:00    阅读次数:0
细粒度相关 - Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks - 1 - 论文学习
Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks Abstract 我们为卷积神经网络引入了一个基于显著性的扭曲(distortion)层,这有助于改善给定任务的输入数据的空间采样。我们的可微层可以作为预处理块 ...
分类:Web程序   时间:2021-01-04 11:35:00    阅读次数:0
探索 YOLO v3 源码 - 第4篇 真值
YOLO,即You Only Look Once的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本(即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3),检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语,You ...
分类:其他好文   时间:2020-12-19 11:36:43    阅读次数:1
探索 YOLO v3 源码 - 第5篇 Loss
YOLO,即You Only Look Once的缩写,是一个基于卷积神经网络的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本,即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3,检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语,You Only ...
分类:其他好文   时间:2020-12-19 11:36:26    阅读次数:1
探索 YOLO v3 源码 - 完结篇 预测
YOLO,即You Only Look Once的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本,即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3,检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语,You ...
分类:其他好文   时间:2020-12-19 11:34:20    阅读次数:1
特征可视化技术(CAM) - 4 - Score-CAM - 论文学习
https://github.com/haofanwang/Score-CAM Score-CAM: Score-Weighted Visual Explanations for Convolutional Neural Networks Abstract 近年来,卷积神经网络的内部机制以及网络做出 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-17 12:02:29    阅读次数:2
【深度学习】卷积神经网络中Dropout、BatchNorm的位置选择
深度学习 神经网络 卷积神经网络 深度学习 计算机视觉 人工智能 前言 卷积神经网络的设计自然要考虑到各层之间的顺序。这种“考虑”既有原理性的解释也有经验方面的原因。本文主要介绍一些层常见的位置选择,并对其原因进行分析,从中提取共性有利于其他模型的设计。 Dropout层的位置 Dropout一般放 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-09 12:17:27    阅读次数:5
【目录】NLP相关理论及应用
工业界nlp相关的实际应用和框架 目录: Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码(包含中文文本分类实战) 使用inception ...
分类:其他好文   时间:2020-11-08 17:02:05    阅读次数:20
深度学习(二)
卷积神经网络——CNN 目标识别和分类 实现对图像的高准确率识别 卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务,不局限于图像,对于序列问题,语音识别也可以应用卷积神经网络。 计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片,继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN ...
分类:其他好文   时间:2020-09-24 21:52:19    阅读次数:41
1 秒划分受灾区域,CrowedAI 使用卫星影像评估加州山火损失
https://mp.weixin.qq.com/s/tQxkWFg4xeSpZxIubJlqNABy超神经场景介绍:通过比对受灾地区前后的卫星影像,标注出守在建筑和判断地区受灾程度,帮助救援资源的合理调配。关键词:自然防灾、图像识别、卫星影像、卷积神经网络、物体识别自然灾害带来了巨大损失去年秋天,加利福尼亚州的山火疯狂肆虐了三周。它是美国一个世纪以来最致命的野火灾难,共夺走了85个生命,毁坏了约
分类:其他好文   时间:2020-09-21 12:10:25    阅读次数:52
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