生物神經元 1.神經元基本結構 細胞體 神經突 樹突 大多呈樹狀分支 接受外部刺激，並將沖動傳遞到細胞體 軸突 細索狀 末端存在許多分支（軸突終末） 沖動 ...

4.3目標檢測 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 3.1目標定位 對象定位localization和目標檢測detection 判斷圖像中的對象是不是汽車--Image classification 圖像分類 不僅要判斷圖片中的物體還要 ...

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 ...

神經網絡可解釋性、深度學習新方法， 2020 年有哪些勢不可擋的研究趨勢？ 編輯：Sophia計算機視覺聯盟 報道 | 公眾號 CVLianMeng 轉載於 ：AI科技評論 AI博士筆記系列推薦： 博士筆記 | 周志華《機器學習》手推筆記“神經網絡” 作為 2019 年最后一場 ...

0 引言 　　神經網絡被認為是當前人工智能發展的主要驅動力，其經歷了幾個發展階段。第1個階段是感知機。1958年；美國神經學家Rosenblatt提出了可以模擬人類感知能力的機器，並稱之為"感知機"，隨后成功地在IBM704機上完成了感知機的仿真，並於1960年基於感知機實現了能夠識別 ...

論文參見：http://cjc.ict.ac.cn/online/bfpub/ztl-20201223120834.pdf 1 引言 　　隨着腦科學研究和人工智能的快速發展，具有交叉學科特點的類腦智能研究受到人們日益廣泛的關注。類腦智能算法的本質，是期望從生物科學研究結果中得到結構 ...

　　偶然看到一個公眾號的文章，對移動目標檢測系統的設計，這是一種極為簡便，容易實現的目標檢測，因為它不需要訓練神經網絡，也不需要制作訓練集，前提是背景不能變化，最適用於固定攝像頭的環境，比如說路口的車輛目標檢測，智能生產線上對產品的檢測等。缺點是針對不同的使用環境需要適當的調整一些參數，找到的輪廓 ...