摘要：
最近在网上也看了不少相关深度学习的视频，大部分都在讲解原理，对代码的实现讲解较少，为此苦苦寻找一本实战的书籍，黄天不负有心人，终于找到一本很好的书籍，<深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战>，作者是李金洪。在这里就记录一下我的学习之路，也希望对和我一样在学习深度学习路上迷茫的同学有一定 阅读全文
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上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构。这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet。 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集，关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/ 阅读全文
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上一节我们讲解了图像的读取，以及视频读写，摄像头读写的基本操作。但是我们在做测试的时候是使用的面向过程的方法。为了提高模块化水平和扩展性，这一节我们采用面向对象方式实现。 一、示例程序 该程序主要包括三个部分，分别为: CaptureManager类，主要负责提取视频流。 该类可以用来读取新的帧（来 阅读全文
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之前一直在看深度学习，用到了图像处理的知识，所以过来补充一下OpenCV基础。 就顺便从网上了买了一本《OpenCV 3计算机视觉》这本书，这本书比较薄，但是目前已经够我用了，在这里就记录一下我的学习笔记。 一 、OpenCV3安装 1.1 Open CV3安装 在前面我已经介绍过我的python运 阅读全文
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原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutiona 阅读全文
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一 1x1卷积 在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积。也许你会好奇，1×1 的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。 过滤器为 1×1 ，这里是数字 2，输入一张 6×6×1 的图片，然后对它做卷积，过滤器大小为 1×1 ，结果相 阅读全文
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一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案 阅读全文
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一 三维卷积(Convolutions over Volumes) 前面已经讲解了对二维图像做卷积了，现在看看如何在三维立体上执行卷积。 我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3 指的是三个颜色通道，你可以把它想象 阅读全文
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一 计算机视觉 把神经网络应用于计算机视觉时，有一个很大的挑战，就是数据的输入可能会非常大。举个例子，在过去的课程中，你们一般操作的都是 64×64 的小图片，实际上，它的数据量是 64×64×3，因为每张图片都有 3 个颜色通道。如果计算一下的话，可得知数据量为 12288，所以我们的特征向量。 阅读全文
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最近一直在看仙守博友所记录的笔记 Hinton的CSC321课程（完结，待文字润色）： 1、lecture1-NN的简介 2、lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机 3、lecture3-线性神经元和算法 4、lecture4-神经网络在语言上的应用 5、lecture5-对象识别与卷积 阅读全文