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随笔分类 - 人工智能
介绍AI算法和知识
当今主流的卷积神经网络框架
摘要:LeNet (20世纪90年代):最早最出名的神经网络之一。 AlexNet(2012) – 2012年,Alex Krizhevsky(和其他人)发布了 AlexNet,它是提升了深度和广度版本的 LeNet,并在2012年以巨大优势赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。
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快速介绍神经网络
摘要:研究算法的时候用到了神经网络,想了解一下,可是,搜了很多资料,发现很少有人能把神经网络搞清楚的。最后还是在国外的一片文章中 找到了比较详细的介绍,这篇文章让我搞清楚了什么是神经网络,的确是神文啊。做个读书笔记,加深理解吧。 人工神经网络是一种计算模型,是受人的大脑处理信息的方式启发发明的一种信息处理
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线性整流函数(ReLU)
摘要:线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。比较常用的线性整流函数有斜坡函数,以及带泄露整流函数 (Leaky ReLU),其中
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逻辑函数
摘要:逻辑函数或逻辑曲线是一种常见的S函数,它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒(英语:Pierre François Verhulst)在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线(英语:generalized logistic curve)可以模仿一些情况人口增长(P)的S
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卷积的定义和概念
摘要:简单定义:卷积是分析数学中一种重要的运算。 设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,作积分: 可以证明,关于几乎所有的实数x,上述积分是存在的。这样,随着x的不同取值,这个积分就定义了一个新函数h(x),称为函数f与g的卷积,记为h(x)=(f*g)(x)。 容易验证,(f * g)(x) =
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使用opencv库编译代码并运行
摘要:安装Opencv之后,首先要写一份代码测试一下是否ok。 本文代码图像边沿检测的: 使用编译命令: 测试运行结果: 问题解决: 1 报错: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.2: cannot open shared
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行人检测资源(下)代码数据
摘要:这是行人检测相关资源的第二部分:源码和数据集。考虑到实际应用的实时性要求,源码主要是C/C++的。源码和数据集的网址,经过测试都可访问,并注明了这些网址最后更新的日期,供学习和研究进行参考。(欢迎补充更多的资源) 1 Source Code 1.1 INRIA Object Detection an
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行人检测资源(上)综述文献
摘要:行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,
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计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码小集合
摘要:一、特征提取Feature Extraction: · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT [2] [Project] · Affine-SIFT [3] [Project] · SURF [4] [OpenSURF]
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前深度学习时代的计算机视觉
摘要:在深度学习算法出来之前,对于视觉算法来说,大致可以分为以下5个步骤:特征感知,图像预处理,特征提取,特征筛选,推理预测与识别。早期的机器学习中,占优势的统计机器学习群体中,对特征是不大关心的。 我认为,计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用,所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候,不得不自己
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