Ivin2017的博客

基础：1.CNN是一种带有卷积结构的深度神经网络，通常至少有两个非线性可训练的卷积层，两个非线性的固定卷积层（又叫Pooling Laye）和一个全连接层，一共至少5个隐含层。2.Softmax回归：它是在逻辑回归的基础上扩张而来，它的目的是为了解决多分类问题。在这类问题中，训练样本的种类一半在两个以上。Softmax回归是有监督学习算法，它也可以与深度学习或无监督学习方法结合使用。卷...

FLANN介绍在计算机视觉和机器学习中，对于一个高维特征，找到训练数据中的最近邻计算代价是昂贵的。对于高维特征，目前来说最有效的方法是the randomized k-d forest和the priority search k-means tree，而对于二值特征的匹配multiple hierarchical clusteringtrees则比LSH方法更加有效。目前来说，fas...

卷积神经网络由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT + CONV + RELU + POOL + FC一、卷积层卷积层的作用是：提取特征是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，池化层是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。二、池化层：在完成卷积特征提取之后，对于每一个隐藏单元，它都提取到(r-a+1)*(c-b+1)个...

RCNN文章出处：Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation"Region CNN（RCNN）是利用深度学习进行目标检测的方法，比较先进。文章主要解决了目标检测中的两个关键问题：速度和训练集第一个关键问题：速度经典的...

以图搜图，查找类似图片点击搜图，上传图片，会找出与之相似的图片（google搜图，百度搜图），图片相似度越高就越排在前面。根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜索的关键技术叫做“感知哈希算法”(Perceptualhash algorithm)，它的作用是对每张图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹，结果越相近，就说明图片越相似。从...