Rhao的博客

目标检测目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间可能还有重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。目标检测近些年取得了较大发展，主要原因就是卷积神经网络...

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hohaizx/article/details/81013985 在机器学习过程中，为了找到泛化性能最好的那个函数，我们需要确定两方面的参数：1、假设函数参数，也就是我们通常所说的ww等，这些参数被...

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014722627/article/details/77938703?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task理论部分深度学习（通甲优博实习面试）视觉计算任务有哪些，你怎么分类 ...

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/787963281.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、...

什么是语义分割对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有：VOC2012 以及 MSCOCO 。有哪几种方法传统机器学习方法：如像素级的决策树分类，参考TextonForest 以及 Random Forest based classifiers 。再有就是深度学习方法。更确切地说，是卷积神经网络。深度学习最初流行的分割方法是，打补丁式的分类方法 ( patch classif...

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u014171091/article/details/101404890 ...

本文翻译、总结自朱俊彦的线上报告，主要讲了如何用机器学习生成图片。来源：Games2018 Webinar 64期 ：Siggraph 2018优秀博士论文报告人员信息主讲嘉宾姓名：朱俊彦（Jun-Yan Zhu）现状：麻省理工学院博士后（PostDoc at MIT），计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial Intelligence...

太优秀了，收藏用！转载自：https://www.cnblogs.com/Jie-Liang/archive/2017/06/29/6902375.html综述论文翻译：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation...

feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释feather map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。feather map 是怎么生成的？输入层：在...

简单理解：卷积核：二维的矩阵滤波器：多个卷积核组成的三维矩阵，多出的一维是通道。先介绍一些术语：layers（层）、channels（通道）、feature maps（特征图），filters（滤波器），kernels（卷积核）。从层次结构的角度来看，层和滤波器的概念处于同一水平，而通道和卷积核在下一级结构中。通道和特征图是同一个事情。一层可以有多个通道（或者说特征图）。如果输入的是一...

最近复习了一下基础知识，看到MLP的结构，关于隐藏层和神经元有了新的一些理解。隐藏层的意义要说明隐藏层的意义，需要从两个方面理解，一个是单个隐藏层的意义，一个是多层隐藏层的意义。单个隐藏层的意义隐藏层的意义就是把输入数据的特征，抽象到另一个维度空间，来展现其更抽象化的特征，这些特征能更好的进行线性划分。举个栗子，MNIST分类。输出图片经过隐藏层加工, 变成另一种特征代表 (3个神...

近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当下最主流的框架当属TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，接下来...