摘要：
2020-09-25 参考 https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/9516504.html 英文文献：https://arxiv.org/abs/1506.02640 ，文献名称：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object 阅读全文
posted @ 2020-09-25 13:45
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2020-09-24 参考： http://www.uml.org.cn/ai/201908273.asp?artid=22355 编辑推荐: 本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN和端到端（En 阅读全文
posted @ 2020-09-24 11:46
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2020-09-24 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等 阅读全文
posted @ 2020-09-24 11:40
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2020-09-24 1、图像分类 图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images 而且，世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。 阅读全文
posted @ 2020-09-24 11:35
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2020-09-24 转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/ 文章链接: Single Stage Instance Segmentation — A Review会议及时间：2020.6 实例分割一直是计算机视觉中很热门的课题，这几年发展的很快，从 tw 阅读全文
posted @ 2020-09-24 11:31
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2020-09-21 参考 1 、 2 、 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层） 卷积层 用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R 阅读全文
posted @ 2020-09-21 16:53
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2020-09-21 参考：https://www.cnblogs.com/jhding/p/5687549.html https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80291403 1深度学习的起源[1] 人工智能（Artificial Int 阅读全文
posted @ 2020-09-21 14:14
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2020-09-21 参考：https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80573087 一 目标识别分类及应用场景 目前可以将现有的基于深度学习的目标检测与识别算法大致分为以下三大类： ① 基于区域建议的目标检测与识别算法，如R-CNN, F 阅读全文
posted @ 2020-09-21 11:04
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2020-09-21 目标检测（Object Detection）和目标跟踪（Object Tracking）的区别 Object Recognition: which object is depicted in the image? input: an image containing unkno 阅读全文
posted @ 2020-09-21 10:58
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2020-09-21 参考：https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78985024 本篇主要汇总一下图像分割领域的一些常用方法及其优缺点。 图像分割概述： 图像分割是指将一幅图像分成若干互不重叠的子区域，使得每个子区域具有一定的相似性、 阅读全文
posted @ 2020-09-21 10:45
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