[王晓刚]图像识别中的深度学习

最新推荐文章于 2022-06-01 11:28:19 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 深度学习
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深度学习与图像识别 图像检测
梦里水乡的专栏
11-25 6万+
主要是看了些关于深度学习图像识别和图像检测的论文，介绍了深度学习处理图像的优势
R语言——基于SVD的人脸识别（图像识别亦可）
Yuchao_research
05-16 6473
人脸识别可以说是当今社会十分热门而且应用广泛的一项技术，应用于案件侦破、设备解锁、网络信息安全等多领域。在图像识别中一个最大的难点在于图像的数据量很大，如何充分地利用信息。不同的照片具有不同的像素和比例，本文用 python 进行图片像素处理，R 语言做 RGB 格式向灰度图片的转换以及SVD分解。有关R的部分可以看我另外一篇文章(基于R语言的SVD图像处理）我在本篇文章中使用三种方法：线性回归最...
深度学习在图像识别中的应用_李超波.pdf
01-24
深度学习在图像识别中的应用 深度学习在图像识别中的应用 深度学习在图像识别中的应用 深度学习在图像识别中的应用 深度学习在图像识别中的应用
图像识别中的深度学习
weixin_30867015的博客
02-03 99
图像识别中的深度学习 来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知...
(论文阅读)2015.10.8图像识别中的深度学习
weixin_30666753的博客
07-22 919
　　王晓刚老师发表在CCF通讯的文章，是一篇介绍深度学习在图像识别以及计算机视觉中应用的文章，通过该文章可以建立起深度学习在计算机视觉以及图像识别上一些基本概念，了解图像识别领域最新的一些研究进展和方向。 神经网络算法的提出和发展： 　　神经网络算法在很早之前就已经提出，但是必须认识到的是神经网络存在大量参数， 经常发生过拟合问题， 虽然其识别结果在训练集上准确率很高， 但在测试集上效果...
深度学习在图像识别中的应用--学习笔记4
pandav5的专栏
07-18 1170
分类器 作用：于将编码转换为人类所能理解的编码（希望网络给我们一个输出标签）。 分类器都带有一个准则函数，用以计算误差。从控制论的角度上看，控制工程中，误差是系统校正的核心，没有误差便没有反馈，没有反馈，则系统难以控制。 常用的分类器有三种：平方误差、softmax、支撑向量机~ softmax分类器： “二进制编码”和“k中取1”的比较： 二进制编码：
深度学习deeplearning介绍王晓刚
04-29
对深度学习发展的历史说了详细的介绍，并给出了一些应用的实例。
王晓刚深度学习课程：分类、检测、分割技术详解
课程内容涵盖了深度学习在图像识别、目标检测、语义分割等任务中的应用。在图像识别领域，深度学习已经成为了主流的技术手段，能够对图像中的对象进行有效识别。这得益于深度卷积神经网络（CNN）的成功应用，它通过...
TensorFlow2深度学习实战全书电子教案课件.pptx
最新发布
07-14
课件中提到的DeepID模型是由汤晓鸥教授和王晓刚带领的研究团队开发的人脸识别模型，该模型在LFW数据库上达到了99.15%的识别率，超越了当时的非深度学习算法以及人类的识别能力。深度学习在语音识别领域也取得了重要...
Introduction to Deep Learning-香港中文王晓刚教授
04-11
接着，教授介绍了深度学习中的经典模型，例如用于解决通用学习问题的神经网络。神经网络模型的提出与生物系统紧密相关，但在很长一段时间里未能得到广泛应用。深度学习成功的原因不仅在于深度神经网络能够解决传统...
香港中文大学模式识别课件
06-17
6. **深度学习与卷积神经网络(CNN)**：近年来，深度学习在模式识别中的应用日益广泛，尤其是CNN在图像识别领域的卓越表现。这部分会讲解神经网络的结构、反向传播算法以及训练策略。 7. **评估与验证**：学习如何...
卷积神经网络 —— 图像识别与深度学习
xuechanba的博客
06-01 1万+
视频教程学习链接： https://www.icourse163.org/learn/XUST-1206363802?tid=1467124640#/learn/content?type=detail&id=1248319353&cid=1275090253 原始数据的形式是多种多样的，除了数字之外，还可能是文字、图像、视频、音频等，下面，就以图像识别为例，来了解深度学习在计算机视觉领域中的应用。图像识别就是指利用计算机对图像进行处理和分析，使机器能够理解图像中的内容。在计算机中，灰度图像表示为二维张量的
深度学习之实战TensorFlow入门
09-15
<p><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202105310159461731.jpg" alt="" /></p> <p><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202105310200189386.png" alt="" /></p> <p><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202105310200348844.png" alt="" /></p> <p><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202105310200481687.png" alt="" /></p> <p><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202105310201445161.jpg" alt="" /></p> <p><img src="https://img-bss.csdnimg.cn/202105310202013015.png" alt="" /></p>
深度学习之图像识别篇
weixin_40255359的博客
08-23 1万+
keras下对60000张图片的学习训练测试其准确率与损失率 使用深度学习新秀框架keras对图片进行学习其特征并识别用到了一些重要的模块。具体代码如下： from future import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) import keras f...
深度学习在图像识别上的应用
m0_60790618的博客
04-25 4156
1、图像分类 图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测其类别标签。自动驾驶汽车是一个理解图像分类在现实世界中的应用的很好的例子。为了实现自动驾驶，我们可以建立一个图像分类模型来识别道路上的各种物体。 2、目标检测 目标检测是指从一幅场景（图片）中找出目标，并用矩形框确定目标的位置。多应用于人脸识别、自动驾驶、遥感影像识别等领域。 3、语义分割 图像分类任务是把一张图片划分为某个类别。语义分割也就是像素级别的分类，让计算机根据图像的语义来进行分割，确定边缘位...
深度卷积网络CNN与图像语义分割
热门推荐
xiahouzuoxin
08-19 9万+
转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/级别1：DL快速上手级别2：从Caffe着手实践级别3：读paper，网络Train起来级别3：Demo跑起来读一些源码玩玩熟悉Caffe接口，写Demo这是硬功夫分析各层Layer输出特征级别4：何不自己搭个CNN玩玩级别5：加速吧，GPU编程关于语义分割的一些其它工作说好的要笔耕不缀，这开始一边实习一边找
深度学习在图像识别中的应用调研
feixian15的博客
07-09 8798
目前，深度学习在图像、语音、自然语言处理都取得了重大突破。深度学习（卷积神经网络）最初是为解决图像识别问题而提出的。目前深度学习在图像识别中的应用主要集中于图像分类、目标检测、图像分割等领域。 图像分类 图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测其类别标签。 深度学习在图像分类上的应用可追溯到最初银行支票上的手写数字自动识别，现在的人工智能三巨头之一Yan LeCun在1994年提出了Le...
深度学习笔记---反向传播
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