原文:笔记整理《深度学习与图像识别原理与实践》PDF+代码运行效果测试

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的分类标签集合中最合适的标签分配给输入的图像。Numpy包中提供了非常好的矩阵运算,因此,学习并掌握N ...

2021-05-30 17:07 0 3565 推荐指数:

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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 ...

Sat Feb 03 23:55:00 CST 2018 0 5287
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、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 ...

Mon Feb 13 17:54:00 CST 2017 0 27053
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 ...

Mon May 18 14:57:00 CST 2020 0 2627
基于深度学习图像识别模型发展

一、简介 AlexNet:(2012)主要贡献扩展 LeNet 的深度,并应用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层,它可分为上下两个完全相同的分支,这两个分支在第三个卷积层和全连接层上可以相互交换信息。它是开启了卷积神经网络做图像处理的先河 ...

Mon Apr 13 18:24:00 CST 2020 0 625
基于深度学习ResNet模型的图像识别

开始答辩:   我们的项目的方向是基于深度学习图像识别图像识别可以说是人工智能中相当基础而又相当有应用前景的一门技术。   计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。 例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的的人脸识别技术、指纹识别 ...

Sat Apr 18 04:58:00 CST 2020 0 1401
图像识别中的深度学习

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 ...

Wed Jan 27 17:25:00 CST 2016 0 3163
 
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