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RSS订阅原创 目标检测介绍
一、基本概念1. 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。（2）定位-Location：解决“在哪里？
2024-04-23 21:58:12
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原创 卷积神经网络CNN
1 基本概念及详解卷积神经网络（CNN）卷积神经网络基本上应用于图像数据。假设我们有一个输入的大小（28 * 28 * 3），如果我们使用正常的神经网络，将有2352（28 * 28 * 3）参数。并且随着图像的大小增加参数的数量变得非常大。我们“卷积”图像以减少参数数量。CNN的输入和输出没什么特别之处，例如可以输入一个28×28×1的图片（注意这里参数分别表示H、W、C，因为是灰度图所以通道为1）。
2024-04-16 21:40:38
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原创 神经网络与深度学习1
方法其实与上面说的差不多，但是有个地方需要变一下，在上文计算总误差对w5的偏导时，是从out(o1)---->net(o1)---->w5,但是在隐含层之间的权值更新时，是out(h1)---->net(h1)---->w1,而out(h1)会接受E(o1)和E(o2)两个地方传来的误差，所以这个地方两个都要计算。输出值为[0.75136507 ,0.772928465]，与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远，对误差进行反向传播，更新权值，重新计算输出。不断进行调整，这就是神经网络的学习训练。
2024-03-31 21:54:59
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空空如也
空空如也
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