1、目標定位：（以定位汽車為例） 將圖像分類：行人、汽車、摩托車、純背景圖，使用softmax函數輸出結果. 輸出的結果不僅僅是分類，還有四個標記：bx、by、bh、bw. 這四個數據為被檢測對象的邊界框的參數. 左上角坐標(0,0)，右下角坐標(1,1). 輸出結果的表示形式 ...

本章介紹目標定位和目標檢測（包含多目標檢測）。 1. Object Localization 原始圖片經過CONV卷積層后，Softmax層輸出4 x 1向量，分別是： 注意，class label也可能是概率。上述四個向量分別對應pedestrain，car，motorcycle ...

作者：travelsea 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22045213 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 近些年來，深度卷積神經網絡（DCNN）在圖像分類和識別上取得了很顯著的提高。回顧 ...

一、目標定位 這一小節視頻主要介紹了我們在實現目標定位時標簽該如何定義。 上圖左下角給出了損失函數的計算公式(這里使用的是平方差) 如圖示，加入我們需要定位出圖像中是否有pedestrian，car，motorcycles。注意在這里我們假設圖像中只肯呢個存在這三者中的一種 ...

上期我們講解了卷積神經網絡的基本結構，相信你們已經有一個大概的概念了，這期具體講解卷積神經網絡中最基本組成部分-卷積操作，使用邊緣檢測做為入門樣例，接下來讓你們看到卷積是如何進行運算的。 人臉檢測 神經網絡的前幾層只能檢測邊緣邊緣，比如：人臉的鼻子旁邊的垂直線，后面的幾層 ...

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.2邊緣檢測示例 邊緣檢測可以視為橫向邊緣檢測和縱向邊緣檢測如下圖所示: 邊緣檢測的原理是通過一個特定構造的卷積核對原始圖片進行卷積操作后得到一個特征圖，這個特征圖 ...

該筆記介紹的是《卷積神經網絡》系列第三周：目標檢測 （2）YOLO算法 主要內容有： 1.YOLO算法思想 2.交並比 3.非最大抑制 4.Anchor Box 5.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 ...

4.1卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.6多通道卷積 原理 對於一個多通道的卷積操作，可以將卷積核設置為一個立方體，則其從左上角開始向右移動然后向下移動，這里設置Padding模式為VALID，步長為1. 注意 ...