续【DL-CV】更高级的参数更新(一) 【DL-CV】正则化,Dropout<前篇—后篇>【DL-CV】浅谈GoogLeNet(咕咕net) Adagrad 全名 Adaptive gradien…
标签:计算机视觉
【DL-CV】激活函数及其选择
【DL-CV】反向传播,(随机)梯度下降<前篇—后篇>【DL-CV】神经网络的补充 在介绍线性分类器的时候,提到了激活函数,还提到线性分类器的输出要经过激活函数才能作为下一层网络的输入。为什么呢?…
【DL-CV】线性分类器
【DL-CV】计算机视觉前置了解<前篇—后篇>【DL-CV】损失函数,SVM损失与交叉熵损失 神经网络的变种很多,各种模型满天飞,但是相信大家见得最多的是这种 这是多层感知器(multilayer…
YOLOv2 / YOLO9000 深入理解
YOLOv2相对v1版本,在继续保持处理速度的基础上,从预测更准确(Better),速度更快(Faster),识别对象更多(Stronger)这三个方面进行了改进。其中识别更多对象也就是扩展到能够检测9000种不同对象,…
YOLO v1深入理解
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法,其最大的特点是运行速度很快,可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本,不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的,所以…
Programming Computer Vision with Python (学习笔记十)
现在考虑一个全景图拼接的应用场景,假设现有两张图片需要拼接成一张全景图,这两张图片是通过相机右转一定角度拍摄出来的,两张图片有部分取景是重叠的。如何实现拼接?当然这是一个不简单的问题,我们现在只考虑实现拼接目标的第一步:…
【DL-CV】更高级的参数更新/优化(二)
续【DL-CV】更高级的参数更新(一) 【DL-CV】正则化,Dropout<前篇—后篇>【DL-CV】浅谈GoogLeNet(咕咕net) Adagrad 全名 Adaptive gradien…
【DL-CV】激活函数及其选择
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【DL-CV】线性分类器
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