图像识别中的深度学习
图像识别中的深度学习 来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉 ...
原文：深度学习与传统图像识别
深度学习与传统图像识别 概述 传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。 深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的 数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。 大量冗余的prop ...
2020-05-18 06:57 0 2627 推荐指数：
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来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪 ...
基于深度学习的图像识别模型发展
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基于深度学习ResNet模型的图像识别
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1 简单的深度学习过程常规流程： PS: 标*的 构建神经网络是最重要的。 2 本demo功能：基于TensorFlow Keras来建立模型、训练（喂给它已经分类好的人脸表情图片）和预测 人脸表情图片。 上代码： 3 用于训练的图片 ...
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图片识别是指人脸识别之外的静态图片识别，图片识别可应用于多种场景，目前应用比较多的是以图搜图、物体/场景识别、车型识别、人物属性、服装、时尚分析、鉴黄、货架扫描识别、农作物病虫害识别等。图像处理的大部分场景都需要将图像转换成向量（或者矩阵）以便于进行后续的图像识别处理。图像分类问题就是将已有的固定 ...