【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）
目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、S...
【深度学习与TensorFlow 2.0】卷积神经网络（CNN）
注：在很长一段时间，MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark，这个数据集被Hinton称为机器学习界的果蝇（学生物的同学应该都知道果蝇这种模式生物对生物学研究的重要性）。初学深度学习，在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello Worl...
R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD系列深度学习检测方法梳理
1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation技术路线：selective search + CNN + SVMsStep1:候选框提取(selective searc...
深度学习（十四）基于CNN的性别、年龄识别
CNN应用之性别、年龄识别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49255013 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年一篇paper《Age and Gender Classification using Con...
【转载】 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（一）
原文地址：https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html----------------------------------------------------------------------------------...
【深度学习系列】CNN模型的可视化
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN，但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白，所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道，神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的...
吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（下）
作者：szx_spark 1. 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加，训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数，VGG大约上亿参数。 从中我们可以学习到: 随着网络深度增加，模型的效果能够提升。 ...
深度学习项目——基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统
基于卷积神经网络（CNN）的人脸在线识别系统本设计研究人脸识别技术，基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成：制作人脸数据集、CNN神经网络模型训练、人脸检测、人脸识别。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。关键词: 神经网络； 图像处理； 人...
TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN
这篇文章主要介绍了TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Python人工智能深度学习CNN
这篇文章主要为大家介绍了Python人工智能深度学习CNN的教程详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步早日升职加薪
深度学习之卷积神经网络CNN
转自：https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢。例如一...
【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢...
【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建...
七月算法--12月机器学习在线班-第十九次课笔记-深度学习--CNN
七月算法--12月机器学习在线班-第十九次课笔记-深度学习--CNN 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1，卷积神经网络-CNN 基础知识 三个要点 1: 首先将输入数据看成三维的张量(Tensor) ...
Tensorflow深度学习使用CNN分类英文文本
这篇文章主要为大家介绍了Tensorflow深度学习CNN实现英文文本分类示例解析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
深度学习方法（七）：最新SqueezeNet 模型详解，CNN模型参数降低50倍，压缩461倍！
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【深度学习系列】CNN模型的可视化
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN，但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白，所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道，神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的...
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积？ 卷积的定义 从数学上讲，卷积就是一种运算，是我们学习高等数学之后，新接触的一种运算，因为涉及到积分、级数，所以看起来觉得很复杂。 我们称 其连续的定义为： 其离散...
小刘的深度学习---CNN
前言：前段时间我在树莓派上通过KNN,SVM等机器学习的算法实现了门派识别的项目，所用到的数据集是经典的MNIST。可能是因为手写数字与印刷体存在一些区别，识别率并是很不高。基于这样的情况，我打算在PC端用CNN试一试MNIST上的识别率。正文：一张图展示CNN导入基础包import tensorf...
基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方...