摘要：
4：要分阶段考虑： 1）数据预处理：对数据部分优化，更多，数据增强，输入图片resize调节，对图像预处理。 2）模型选择：模型选择，调参数，激活函数，网络结构等。 5：小卷积和大卷积有时会一起用 GoogleNet 1*1 3*3 5*5 7*7 卷积作用就是来特征提取的，对不同范围。 阅读全文
摘要：
迁移学习是一种机器学习技术，在一个特定的数据集上，重新利用已经训练过的卷积神经网络（CNN），并将其改造或迁移到一个不同的数据集中。重复使用训练过的卷积神经网络，主要原因是训练数据通常需要花费很长的时间。 如果之前已经训练过一个神经网络，你可以使用迁移学习个一小部分已标记的图像来将其转换成你的问题所 阅读全文
摘要：
首要必须学Python！OpenCV是深度学习出现之前最常用的工具，基本图像处理方面。 神经网络和深度学习算法 TensorFlow（谷歌）和Keras（用起来简单上手快） https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001457001.htm CV学习 阅读全文
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