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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