原文:吳恩達【深度學習工程師】 04.卷積神經網絡 第三周目標檢測 (2)YOLO算法

該筆記介紹的是 卷積神經網絡 系列第三周:目標檢測 YOLO算法 主要內容有: .YOLO算法思想 .交並比 .非最大抑制 .Anchor Box .YOLO算法例子 YOLO算法思想 基本的滑動窗口對象檢測算法並不能精准描繪邊框,所以我們要學習一個能夠得到准確邊框的算法YOLO You Only Look Ones 算法。 算法思想:在圖片上放置n n的網格,並將圖像分類和定位算法運用到每個網格 ...

2018-05-01 14:35 0 3036 推薦指數:

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-卷積神經網絡

一個小區域的均值 ,全連接層:類似於普通的神經網絡,將最后的比如120*1的列向量全連接映射到80*1 ...

Mon Nov 20 06:02:00 CST 2017 0 1301
卷積神經網絡-深度學習課程第四課

時間:2021/02/16 一.卷積神經網絡 1.1 計算機視覺 卷積神經網絡一般應用於計算機視覺領域,由於有的時候圖片的像素點很多,導致神經網絡輸入特征值的維數很多。 1.2 邊緣檢測示例 如下圖所示,原圖是一個6*6*1的矩陣,卷積核是一個 ...

Tue Feb 16 16:57:00 CST 2021 0 471
深度學習》第四門課(1)卷積神經網絡

1.1計算機視覺 (1)計算機視覺的應用包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、風格遷移等,下圖展示了風格遷移案例: (2)圖像的特征量非常之大,比如一個3通道的1000*1000的照片,其特征為3*1000*1000達到300萬,如果第一個隱藏層有1000個單元那么W[1]有20億個參數,計算 ...

Mon Jul 16 06:03:00 CST 2018 4 1624
深度學習筆記(deeplearning.ai)之卷積神經網絡(CNN)(上)

作者:szx_spark 1. Padding 在卷積操作中,過濾器(又稱核)的大小通常為奇數,如3x3,5x5。這樣的好處有兩點: 在特征圖(二維卷積)中就會存在一個中心像素點。有一個中心像素點會十分方便,便於指出過濾器的位置。 在沒有padding的情況下,經過卷積操作 ...

Sun Feb 11 00:16:00 CST 2018 3 10391
老師深度學習課程Course4卷積神經網絡-第一課后作業

本文參考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.神經網絡的底層搭建 本次作業要求我們要實現一個擁有卷積層(CONV)和池化層(POOL)的網絡,它包含了前向和反向傳播。首先我們確定一下此次項目要實現 ...

Mon Aug 24 04:57:00 CST 2020 0 490
 
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