摘要：
from : http://karpathy.github.io/neuralnets/ previous: https://www.cnblogs.com/zhangzhiwei122/p/15887294.html Chapter 1: Real-valued Circuits In my op 阅读全文
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from : http://karpathy.github.io/neuralnets/ Note: this is now a very old tutorial that I’m leaving up, but I don’t believe should be referenced or us 阅读全文
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全连接网络权重参数个数太多 神经网络应用到 图像 分类/识别 中，第一个问题： 如果给 每个像素 都分配一个权重参数 w ，那么网络深度只有少少的几层时，权重参数w都天多了。 举例： 图片的分辨率为1920*1080，单通道， 图片有几千个类别， 那么输入维度就是1980*1200=2376000， 阅读全文
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from: http://karpathy.github.io/neuralnets/ previous:https://www.cnblogs.com/zhangzhiwei122/p/15887358.html Binary Classification As we did before, le 阅读全文
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from http://karpathy.github.io/neuralnets/ previous: https://www.cnblogs.com/zhangzhiwei122/p/15887347.html Becoming a Backprop Ninja Over time you wi 阅读全文
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from http://karpathy.github.io/neuralnets/ previous: https://www.cnblogs.com/zhangzhiwei122/p/15887335.html Example: Single Neuron In the previous sec 阅读全文
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from http://karpathy.github.io/neuralnets/ previous: https://www.cnblogs.com/zhangzhiwei122/p/15887306.html Recursive Case: Circuits with Multiple Gat 阅读全文
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版权声明：本文为CSDN博主「一个人的场域」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/leiting_imecas/article/details/60463897 1 什么是神经网络 1.1 基本结构 阅读全文
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1 平面相机-成像模型这儿平面相机 - 指不含畸变的相机。关于相机成像畸变-见1.1 世界坐标系在空间中，任意选定一个坐标系原点，建立3D世界坐标系【比如，拍照时，可以把人站立地面的点作为 世界坐标系原点，向前为Y轴，向右为X轴，向上为Z轴】。世界坐标系的位置可以根据实际情况自由确定。一旦选定后，其 阅读全文
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模型以 汽车中心 在地面的投影 作为世界坐标系原点。向右 为X轴，向前为 Y轴，向上为 Z 轴。步骤1、 标定 前后左右 4 个相机的内参（焦距、中心点位置）、外参（相机在世界坐标系下面的旋转和偏移参数）、畸变系数。 怎么标定？ 答： 1、在车的四周铺标定棋盘格。 测量得到棋盘格角点 在世界坐标系下 阅读全文