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大话CNN经典模型:GoogLeNet(从Inception v1到v4的演进)

2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构...

大话卷积神经网络(CNN)

这几年深度学习快速发展,在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功,例如AlphaGo击败世界围棋冠军,iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等,很多AI产品在世界上引起了很大...

大话CNN经典模型:VGGNet

本文主要介绍卷积神经网络(CNN)的经典模型VGGNet的特点和网络结构,包括VGG16、VGG19等

【图解AI】什么是语义分割、实例分割、全景分割

图像分割(image segmentation)是计算机视觉中非常重要的研究和应用方向,是根据某些规则将图片中的像素分成不同的部分、打上不同标签。图解如下: 1、图像分类(image classification) 识...

大话目标检测经典模型(RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN)

目标检测是深度学习的一个重要应用,就是在图片中要将里面的物体识别出来,并标出物体的位置,一般需要经过两个步骤: 1、分类,识别物体是什么 2、定位,找出物体在哪里 除了对单个物体进行...

大话深度残差网络(DRN)ResNet网络原理

本文主要介绍深度残差网络的发展背景,以及讲解残差网络模型ResNet的技术原理

【AI实战】动手训练自己的目标检测模型(YOLO篇)

在前面的文章中,已经介绍了基于SSD使用自己的数据训练目标检测模型(见文章:手把手教你训练自己的目标检测模型),本文将基于另一个目标检测模型YOLO,介绍如何使用自己的数据进行训练。 ...

【AI实战】手把手教你文字识别(识别篇:LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法)

文字识别是AI的一个重要应用场景,文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。 其中,文本检测、文本识别是最核心的环节。文本检测方面,在前面的文章中...

浅说“迁移学习”(Transfer Learning)

—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”(BigdataAILab),欢迎关注。 什么是迁移学习? 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知...

【AI实战】手把手教你训练自己的目标检测模型(SSD篇)

目标检测是AI的一项重要应用,通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来,甚至还能将物体的轮廓描绘出来,就像下面这张图,是不是很酷炫呢,嘿嘿 在动手训练自己...

大话深度信念网络(DBN)

本文主要介绍玻尔兹曼机(BM)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)的技术原理

【AI实战】手把手教你深度学习文字识别(文字检测篇:基于MSER, CTPN, SegLink, EAST等方法)

文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节,文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来,以便于进行后面的文字识别,只有找到了文本所在区域,才能对其内容进行识别。 文字检...

2019/05/27 01:30
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大话注意力机制(Attention Mechanism)

当我们人类在看东西时,一般会将注意力集中注视着某个地方,而不会关注全部所有信息。例如当我们一看到下面这张猫的图片时,主要会将目光停留在猫的脸部,以及留意猫的躯干,而后面的草地则会...

大话CNN经典模型:AlexNet

—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”(BigdataAILab),欢迎关注。 2012年,Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神...

树莓派设置开机自启动的两种方式

可通过两种方式来设置树莓派的开机自启动 一、配置rc.local文件设置树莓派开机启动项 编辑/etc/rc.local文件 sudo vi /etc/rc.local 在文件中的 exit 0 之前添加需要执行的程序,注意要使用绝...

2017/12/24 16:49
14.2W
大话CNN经典模型:LeNet

近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别中取得了非常成功的应用,成为深度学习的一大亮点。CNN发展至今,已经有很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展...

【AI实战】基础环境搭建(Ubuntu+conda+tensorflow+GPU+PyCharm)

为方便日常的深度学习模型开发与测试,在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境,便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5,显卡为GTX1060,内存为8G,基本上可满足日常的AI研究...

涨知识,什么是强化学习(Reinforcement Learning)

—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”(BigdataAILab),欢迎关注。 机器学习算法可以分为3种:有监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning...

【AI实战】训练第一个AI模型:MNIST手写数字识别模型

在上篇文章中,我们已经把AI的基础环境搭建好了(见文章:Ubuntu + conda + tensorflow + GPU + pycharm搭建AI基础环境),接下来将基于tensorflow训练第一个AI模型:MNIST手写数字识别模型。...

大话文本识别经典模型:CRNN

在前一篇文章中(详见本博客文章:大话文本检测经典模型 CTPN),介绍了文字识别在现实生活中的广泛应用,以及文字识别的简单流程: 其中“文本检测”、“文本识别”是其中两个关键环节,“文...

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