文章目录1.基本概念1.1 为什么神经网络中深度网络的表现比广度网络表现好？1.2 推导BP算法1.3 什么是梯度消失和梯度爆炸？1.4 常用的激活函数有哪些？1.5 常用的参数更新方法有哪些？1.6 解决过拟合的方法？数据层面模型层面1.7 对卡在极小值的处理方法？1.8 为何使用Batch Normalization？1.9 学习的本质是什么？2.卷积神经网络2.1 1*1卷积核的作用有哪些
吴恩达机器学习栏目清单专栏直达： 文章目录18.应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)18.1 问题描述和流程图18.2 滑动窗口18.3 获取大量数据和人工数据18.4 上限分析：哪部分管道的接下去做 18.应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)18.1 问题描述和流程图参考视频: 18 - 1 -
之前和大家简单介绍了什么是神经网络（见我的文章：一句话告诉你什么是神经网络 )。那么今天再跟大家分享一些深度学习算法在图像识别上的应用。主要内容大概可以分为如下三个部分：● 深度学习介绍；● 神经网络工作原理；● 用 TensorFlow 实现图像识别。深度学习介绍我们知道深度学习现在是已经是一个非常热门的技术，那大家第一次听到这个深度学习的时候呢？很有可能就是因为去年这个时候 Alph
整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
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2024-05-11 17:23:19
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实时手形与动作跟踪方案，一直是手语识别与手势控制系统中最为核心的组成部分，同时在部分增加现实体验中也扮演着重要角色。然而，现有技术往往因为遮挡或者缺乏对比模式等问题的困扰，无法提供理想的可靠性。面对这一现实挑战，谷歌公司的科学家们研究出一种新的计算机视觉方法，用于实现手部感知。作为幕后推手，机器学习技术为提供了强大助力。根据介绍，该方案能够在实机实验中仅凭一帧图像识别出一只手(或者多只手)上的21
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2024-04-03 12:47:59
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为了方便复制粘贴，汇总一下基础图像处理代码（如有遗漏欢迎指出，后续再添加修改）没有原理讲解，我也是个小白，方便日后写代码直接复制使用做的笔记目录一、导入需要用的设置二、读入、显示、储存、退出图片1、读入图片2、图像显示3、保持图片4、退出5、删除窗口二、获得图像信息1、图像形状、像素、类型2、图像RGB值三、修改图像信息1、修改像素2、缩放 resize()3、旋转 getRo
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2023-06-15 10:41:49
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图像处理的层次：图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算：（1）点运算（2）局部图像运算（3）全局图像运算像素数据格式：二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte彩色数据：需要R，G，B 3种成分 点 运 算变换运算：灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
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2023-09-03 16:53:59
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介绍任何面部检测和识别程序或系统都必须以人脸识别算法为核心。这些算法由专家分为两大类。几何方法专注于识别特征。为了从图像中提取值，应用了光度统计方法。然后，为了删除变体，将这些值与模板进行比较。此外，算法可以分为两组：基于特征的模型和整体模型。虽然整体方法将人脸视为一个整体，但前者侧重于面部特征并评估其空间特征并与其他特征的联系。在图片识别方面，人工神经网络是应用最广泛、最有效的技术。神经网络同时
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2024-05-10 09:42:26
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曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。 不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会
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2024-02-04 12:35:50
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keras_cnn_实现人脸训练分类废话不多扯，直接进入正题吧！今天在训练自己分割出来的图片，感觉效果挺不错的，所以在这分享一下心得，望入门的同孩采纳。 1、首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来，这一步很重要，因为deep learn他也不是万能的，很多原始人脸图片有很多干扰因素，直接拿去做模型训练效果是非常low的。所以必须得做这一步。而
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2024-02-19 20:54:05
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Face Recognition 人脸识别Git地址开源项目Git地址 文章目录Face Recognition 人脸识别Git地址今天是来阅读这个库的API的识别关键点1.1.```face_recognition.load_image_file```1.2.```face_recognition.face_landmarks```1.3 ```_raw_face_landmarks```人脸识
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2024-06-05 04:12:35
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LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周
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2024-03-28 09:55:01
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前言 接梦飞openmv博客，本篇重点剖析openmv的算法和功能实现。openmv是国外开源团队依托mirco-python架构开发的一套基于stm32内核优化算法的图像识别模组，其目的是让图像视觉算法应用开发更加简便，算法运行效率更高，其底层代码全部由C语言实现，上层代码用micro-python开发。经问世以来，受到广大高校学生和开发者的追捧和喜爱，常常在电赛上使用，并且也可帮助快速学习嵌入
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2024-03-27 12:46:34
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第十二章：目标识别1、 根据识别任务的不同，选择合适的描绘子的组合，就也就是模式，进行图像的模式识别或目标识别；2、 目标识别的算法主要分为：使用定量描绘子的决策理论方法和使用定性描绘子的结构方法。3、 决策理论方法有：最小距离分类器、相关匹配、贝叶斯分类器和神经网络等算法。4、 结构方法是运用模式形状中的结构关系来实现模式识别，有匹配形状数、串匹配
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2024-07-31 18:28:21
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目录前言正文简单介绍产品介绍能力介绍ModelArts 实战 1. 进入 ModelArts 平台2. 准备工作3. 上传数据集4. 进入引导模式结尾前言ModelArts 是华为云搭建的面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期
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2024-08-08 16:44:09
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文章目录我的环境：一、前期工作1. 设置 GPU2. 导入数据3. 数据可视化二、构建简单的CNN网络三、训练模型1. 设置超参数2. 编写训练函数3. 编写测试函数4. 正式训练四、结果可视化 我的环境：语言环境：Python 3.6.8编译器：jupyter notebook深度学习环境：
torch==0.13.1、cuda==11.3torchvision==1.12.1、cud
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2024-04-16 16:07:45
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