卷積神經網絡到底如何提取特征的
記錄一些網友寫的博客或者帖子，供學習用，感謝！ 用文氏圖來理解卷積神經網絡如何決定提取哪些特征：https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 為什么卷積能夠提取圖像的特征？看完此文應該能夠給你一個答案：https ...
原文：卷積神經網絡之卷積操作，使用卷積運算實現圖片邊緣特征檢測
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，后面的幾層檢測目標物體的部分區域，比如：人臉的鼻子 眼睛等，更靠后面的層就可以檢測到完整的目標物體，比如：人臉。神經網絡正是這樣將一張圖中 ...
2020-08-10 17:23 0 920 推薦指數：
相關推薦
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網絡3.1-3.5目標定位/特征點檢測/目標檢測/滑動窗口的卷積神經網絡實現/YOLO算法
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 ...
卷積神經網絡
先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...
卷積神經網絡
的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...
卷積神經網絡
卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...
卷積神經網絡
一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...
卷積神經網絡
在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 解決這類問題的一種簡單 ...
卷積神經網絡（三）目標檢測
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 ...