内容简介:数据-->前向传播得出损失-->反向传播更新参数卷积神经网络最核心的任务就是分类任务。检索任务或者说推荐,比如找出与某个花同类别的花,什么东西和这个比较像,还有类似淘宝的衣服同款推荐。
数据-->前向传播得出损失-->反向传播更新参数
卷积神经网络最核心的任务就是分类任务。
检索任务或者说推荐,比如找出与某个花同类别的花,什么东西和这个比较像,还有类似淘宝的衣服同款推荐。
Detection做的就是两件事,第一件是找到框,我们需要知道什么样的东西是个物体。第二件事就是这个框里面的物体究竟是什么物体。分类和回归一起做。学术界也是非常关注这个Detection
Segmentation:把图片中的每个物体给它裁剪出来。
Detection的应用比如无人驾驶汽车对周围物体的检查,推荐使用显卡处理这类任务。
特征提取的操作。
姿势识别,最重要的事就是关键点的定位。
识别细胞突变,字体识别,标志识别,车牌识别。
计算机来对图片进行描述 CNN+LSTM
融合图像风格
mean采用均摊的方式,max只保留原来的最大值 其他位置填0
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恰如其分的软件架构
George Fairbanks / 张逸、倪健、高翌翔 / 华中科技大学出版社 / 2013-9-1 / 88.00
本书描述了一种恰如其分的软件架构设计方法。作者建议根据项目面临的风险来调整架构设计的成本,并从多个视角阐述了软件架构的建模过程和方法,包括用例模型、概念模型、域模型、设计模型和代码模型等。本书不仅介绍方法,而且还对方法和概念进行了归类和阐述,将软件架构设计融入开发实践中,与 敏捷开发方法有机地结合在一起,适合普通程序员阅读。 . 这是一本超值的书,案例丰富有趣,言简意赅,阅读轻松。当年......一起来看看 《恰如其分的软件架构》 这本书的介绍吧!