2017年5月31日

R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD系列深度学习检测方法梳理

摘要： 1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective sea 阅读全文

posted @ 2017-05-31 15:37 alexanderkun 阅读(715) 评论(0) 推荐(0) 编辑

LeNet,AlexNet,GoogleLeNet,VggNet等网络对比

摘要： CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper，当时提到，2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗 阅读全文

posted @ 2017-05-31 10:50 alexanderkun 阅读(14967) 评论(0) 推荐(0) 编辑

正则化为什么能防止过拟合（重点地方标红了）

摘要： 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出 阅读全文

posted @ 2017-05-31 07:51 alexanderkun 阅读(34979) 评论(6) 推荐(12) 编辑

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