随笔分类 - 深度学习
摘要：hourglass网络架构有效地利用了图像多个尺度的空间信息，可以很好地应用于人体关键点检测和人脸关键点检测等任务，人脸关键点检测一般要求在给定的人脸图像上检测出15个关键点的坐标，下面一起来看看hourglass网络的做法，这里参考的算法实现地址为：https://github.com/raymo
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摘要：deeplabv3是一种语义分割网络，语义分割旨在对给定图片的每一个像素点进行类别预测，在这里我们来梳理一下deeplabv3网络的大致流程仅供参考，参考的算法实现地址为：https://github.com/fregu856/deeplabv3 1.网络流程图 2.网络原理 算法使用的数据集是分割
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摘要：SSD网络是一种单阶段的目标检测方法，目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考，我参考的算法实现为：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 1.特征提取 SSD网络的输入一般是 300x300x
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摘要：YOLOv3网络是一种单阶段的目标检测方法，目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考，我参考的算法实现为：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 1.特征提取 YOLOv3的输
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摘要：FasterRCNN网络是一种二阶段的目标检测方法，目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考，我参考的算法实现为：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch 1.特征提
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摘要：遗传算法模仿了生物遗传进化的过程，可以在给定范围内搜索最优解。遗传算法的设计一般包括参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计（选择、交叉、变异）、控制参数设定等。 0.问题 在这里，我们基于python使用遗传算法尝试搜索函数 在区间$[0,63]
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摘要：为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章： "刘建平P
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摘要：在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。 1、公式推导 均方差损失函数： $$ loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L y|
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