. 卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 吴恩达老师课程原地址 . 边缘检测示例 边缘检测可以视为横向边缘检测和纵向边缘检测如下图所示: 边缘检测的原理是通过一个特定构造的卷积核对原始图片进行卷积操作后得到一个特征图，这个特征图恰好能反应图像的边缘。 例如：假设下图中越大的像素值对应的颜色越浅而越小的像素值对应的颜色越深。则一张如左图所示的 的单通道图片通过一个 的卷积核进行卷积操作 ...
2018-07-19 19:10 0 2058 推荐指数：
4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 3.1目标定位 对象定位localization和目标检测detection 判断图像中的对象是不是汽车--Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要 ...
4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作，可以将卷积核设置为一个立方体，则其从左上角开始向右移动然后向下移动，这里设置Padding模式为VALID，步长为1. 注意 ...
image 表示。 4.7深度卷积神经网络在学什么What are deep ConvNets ...
4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.4Padding 一张\(6*6\)大小的图片，使用\(3*3\)的卷积核设定步长为1，经过卷积操作后得到一个\(4*4\)的图像。 特征图大小公式 设定原始图像大小 ...
4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说，假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像，使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道 ...
4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考文献 [残差网络]--He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[J]. 2015 ...
上期我们讲解了卷积神经网络的基本结构，相信你们已经有一个大概的概念了，这期具体讲解卷积神经网络中最基本组成部分-卷积操作，使用边缘检测做为入门样例，接下来让你们看到卷积是如何进行运算的。 人脸检测 神经网络的前几层只能检测边缘边缘，比如：人脸的鼻子旁边的垂直线，后面的几层 ...
4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 2.9迁移学习 迁移学习的基础知识已经介绍过，本篇博文将介绍提高的部分。 提高迁移学习的速度 可以将迁移学习模型冻结的部分看做为一个函数，因为每次都要使用这个冻结模型的输出值来训练 ...
