『計算機視覺』棋盤效應
零、轉置卷積介紹 『TensotFlow』轉置卷積 TensorFlow轉置卷積API詳解 一、棋盤效應 當我們要用到深度學習來生成圖像的時候，是往往是基於一個低分辨率且具有高層語義的圖像。這會使得深度學習來對這種低分辨率圖像進行填充細節。一般來說，為了執行從低分辨率圖像到高分辨率圖像 ...
原文：『計算機視覺』空洞卷積
一 空洞卷積的提出 空洞卷積 atrous convolutions 又名擴張卷積 dilated convolutions ，向卷積層引入了一個稱為 擴張率 dilation rate 的新參數，該參數定義了卷積核處理數據時各值的間距。 該結構的目的是在不用pooling pooling層會導致信息損失 且計算量相當的情況下，提供更大的感受野。 順便一提，卷積結構的主要問題如下： 池化層不可學 ...
2018-09-21 17:27 0 12140 推薦指數：
相關推薦
計算機視覺 - 語義分割
FCN - Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷積網絡 將全連接層轉換為卷積層，使得輸入的圖片大小不受限制。 輸入經過一系列的 Conv-Pooling 后，feature map ...
計算機視覺開源項目
按類別分類 特征提取 SURF特征: http://www.vision.ee.ethz.ch/software/index.de.html(當然這只是其中之一) LBP特征(一 ...
計算機視覺 - 語義分割（二）
引言 已經有很多U-Net-Like的神經網絡被提出。 U-Net適用於醫學圖像分割、自然圖像生成。 在醫學圖像分割表現好： 因為利用了底層的特征（同分辨率級聯）改善上采樣的信息不足。 ...
計算機視覺學習路線
深度學習算法工程師的基本要求 熟練掌握python和c++編程，至少熟悉 Caffe 和 Tensorflow/Pytorch 兩種框架。 熟練玩轉深度學習各類模型架構使用和設計。 ...
計算機視覺五大技術
目前，計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科，包括計算機科學（圖形、算法、理論、系統、體系結構），數學（信息檢索、機器學習），工程學（機器人、語音、自然語言處理、圖像處理），物理學（光學 ），生物學（神經科學）和心理學（認知科學）等等。許多科學家認為 ...
《Python計算機視覺編程》
《Python計算機視覺編程》 基本信息 作者： (美)Jan Erik Solem 譯者： 朱文濤 袁勇 叢書名： 圖靈程序設計叢書 出版社：人民郵電出版社 ISBN：9787115352323 上架時間：2014-6-10 出版日期：2014 年7月 開本：16開 ...
計算機視覺整理庫
本文章有轉載自其它博文，也有自己發現的新庫添加進來的，如果發現有新的庫，可以推薦我加進來 轉自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/05/ ...