Fork me on GitHub

12 2024 档案

深度学习一些基础知识
摘要：1、过拟合问题 1、数据增强 对图像进行旋转、翻转、裁剪等操作，创造出更多样的数据样本。 2、正则化 凡是能解决模型泛化误差而不是训练误差的方法，都被称为正则化。模型的泛化误差主要是由模型过拟合引起的，所以正则化的各种方法用于解决模型过拟合的问题。 L1和L2正则化：在损失函数中加上惩罚项，强制模型 阅读全文
posted @ 2024-12-17 11:26 sy- 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
传统算法整理笔记
摘要：对于工业复杂场景检测，必不可能使用传统图像处理方法实现 机器视觉分为三个阶段 : 图像转化、图像分析、图像理解 图像分析：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，以获得他们的客观信息，从⽽建⽴对图像的描述。 图像理解：重点是在图像分析的基础上，进⼀步研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图 阅读全文
posted @ 2024-12-10 11:26 sy- 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑

点击右上角即可分享
微信分享提示