Mikon_0703

线性回归模型：最小二乘法线性回归中通常使用残差平方和，即点到直线的平行于y轴的距离而不用垂线距离，残差平方和除以样本量n就是均方误差，均方误差作为线性回归模型的代价函数(cost function)，使所有点到直线的距离之和最小，就是使均方误差最小化，代价函数最大似然法已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，即把这个参数作为估计的真实值一般步骤：（1） 写出似然函数（2...

图像分割CV三大任务：图像分类、目标检测、目标分割【1】普通分割：将不同分属不同物体的像素区域分开【2】语义分割：分类出每一块区域的语义（这块区域是什么东西）【3】实例分割：给每个物体编号，personA、personB数据集：Pascal VOCMS COCOFCN2014年提出（论文Fully Convolutional Networks for Semantic Seg...

two stagefaster R-CNN：将检测问题分为两步-首先产生候选区域region proposal，然后再分类特点：错误率低，速度慢one stageSSD,YOLO：直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经单次检测直接得到最终结果特点：检测速度快VGG16SSD2016年提出，基于VGG16主网络；感受野：anchor：特征金字塔浅层卷积层得到物体的...

1*1卷积GoogleNet/Inception可看作全连接1、增加非线性2、特征降维空洞卷积在相同的感受野的情况下，使用空洞卷积得到更大的特征图，获得更密集的数据，而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积，是一种上采样的方式，让小图片变成大图片目标识别——目标检测——多目标检测传统目标检测方法：滑动窗口+传统机器学习分...

Keras初始化不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializerfrom keras import initializers model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))...

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