04 2017 档案
摘要:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251
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摘要:原文:http://chuansong.me/n/543805151251 近些年,深度学习在各种计算机视觉任务上都取得了重大的突破,其中一个重要因素就是其强大的非线性表示能力,能够理解图像更深层次的信息。本文对基于深度学习的视觉实例搜索方法做了简单的总结和概括,希望能给读者们带来启发。前言给定一张
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摘要:就是想保存下来,没有其他用意 原博文:http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/53467968 3. 空间定位与检测 参考信息《基于深度学习的目标检测研究进展》 3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程: 1)区域选
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摘要:原博文:http://www.cnblogs.com/soulmate1023/p/5530600.html 文章简要介绍RCNN的框架,主要包含: 原图--》候选区域生成--》对每个候选区域利用深度学习网络进行特征提取--》特征送入每一类SVM分类器中判别--》回归器修正候选框位置 经典图: 下面
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