Zxiaosong的博客

人工神经网络（ANN's）是人脑的一个模型  人工神经网络受到人类中枢神经系统的启发。就像是人脑生物结构的对应物一样，ANN's的是建立在简单的信号处理元件上，这些元件连接在一起形成一个大的网格。神经网络可以做什么？识别面孔,识别语音,读你的笔迹(我的也许不是)，翻译文本,玩游戏(通常是棋盘游戏或纸牌游戏)控制自动车辆和机器人。当然还有更多的事情!神经网络的拓扑结构  将神经网络的节点编织在一起的...

背景：计算机视觉是一个包含很广泛的领域，包含了日常生活中所有可视化的1维，2维，3维数据，例如心跳脉冲的检测（1维），目标检测、人脸识别（2维），3维场景重建、虚拟现实（3维）等，但是处理这些数据时往往需要巨大的内存需求（下面会详细的说明），普通的神经网络无法满足，因此卷积神经网络应运而生。首先图片是计算机视觉中最重要的也是发展最快的领域，下面就从图片入手深入的讲解卷积神经网络。图片介绍：...

目标检测（Object detection）目标定位：图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。而这里我们要学习构建神经网络的另一个问题，即定位分类问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把汽车圈起来，这就是定位分类问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。比如，你正在做一个...