Hawkin的博客

人工智能与深度学习我来提一个观点，这是基于目前深度学习超参数调整的想法来的人类认知的发展分为两个阶段1.大脑作为一个发育中的神经网络，其整个神经元大小是在成长初期逐渐调整的，我们可以理解为超参数的调整。例如，神经元的数量，神经元的层数，这是根据给出的环境做基本的训练训练方法是无监督自我学习特征，给予一个有监督微调。就像一个小孩子，在一开始什么东西都愿意触摸学习一下，对世界充满了好奇心。在这个阶段，深

Py-faster-rcnn配置模型开发环境1. 将视频截取为图像由于深度学习物体识别项目中的一个主要资料来源是拍摄视频，而深度学习框架一般只能对图片数据进行学习，因此有必要使用一些工具将视频资料按照一定帧率提取为图像。将视频转换成图像的工具很多，这里仅介绍可以在Linux环境下使用的工具。1.1 视频转换工具由于mp4格式文件无法被opencv读取，因此要使用软件将mp4转换成avi文件。可以使用

py-faster-rcnn/qt5.8深度学习工作环境搭建教程