摘要： 1、卷积核 卷积神经网络的每一层参数都是一组卷积核即权重。 2、特征层 在CNN输出结果之前，有一个高维的特征问量，该层离最终输出层最近、也是最能代图像特征的一层。这一层的特征，除了可以直接通过交叉熵损失做分类，还经常会用于进行图像比对和搜索。得到了多张图片的高维向量之即可通过计算向量距离的方法得到 阅读全文

摘要： 机器学习中包含三大类问题:有监督学习、无监督学习以及强化学习。训练数据集中主要包含2类元素:数据x以及标签y。当数据集中x、y均为已知时，待解决的问题为有监督学习;当已知数据x但不知道标签y时，待解决的问题即为无监督学习。前几章介绍的分类、检测、分割均为有监督学习。自编码器自编码器(Autoenco 阅读全文

摘要： 1、语义分割 将图片中的所有像素进行分类(包括背景)，不区分具体目标，仅做像素级分类。 2、实例分割对于有多个目标的图片，对每个目标完成像素级的分类，并区分每一个目标(即区分同一个类别但属于不同的目标)。 FCN 对原图的每个像素进行分类，将输出层的每一个像素点当作分类任务做一个 Softmax.即 阅读全文