深度学习：卷积神经网络
生活随笔
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深度学习：卷积神经网络
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文章目錄
- 第一周
- 卷積神經網絡簡介
- 邊緣檢測案例
- padding
- 卷積步長
- 三維卷積
- 單層卷積神經網絡
- 簡單卷積神經網絡簡介
- 池化層
- 為什么使用卷積
- 第二周
- 經典網絡
- 殘差網絡
- 殘差網絡為什么有用
- 1*1 網絡卷積
- Inception網絡簡介
- 遷移學習
- 數據擴充
- 計算機視覺現狀
- 第三周
- 目標定位
- 特征點檢測
- 目標檢測
- 卷積的滑動窗口實現
- bounding Box預測
- 交并比
- 非極大值抑制
- Anchor boxes
- yolo算法
- 候選區域·
- 第四周
- 什么是人臉識別
- siamese網絡
- triplet損失
- 面部驗證與二分類
- 什么是深度卷積網絡
第一周
卷積神經網絡簡介
卷積的應用：
圖像分類
圖像識別
圖像風格遷移（圖像合成）
邊緣檢測案例
垂直邊緣檢測器
padding
就是將圖像邊緣補充，方便濾波器處理
卷積步長
通過改變步長，卷積后圖像大小變化
三維卷積
多個濾波器聯合，完成不同檢測
單層卷積神經網絡
表達方式：
簡單卷積神經網絡簡介
池化層
最大池化
為什么使用卷積
1、節約計算量
2、參數少，更容易更新參數
第二周
經典網絡
LeNet-5 1998
AlexNet 2012
VGG-16
殘差網絡
遠程連接 避免梯度消失 爆炸
用于訓練深度網絡
殘差網絡為什么有用
1*1 網絡卷積
Inception網絡簡介
遷移學習
凍結部分網絡參數
數據擴充
鏡像
隨機裁剪
通道顏色整體改變
計算機視覺現狀
第三周
目標定位
特征點檢測
目標檢測
卷積的滑動窗口實現
bounding Box預測
交并比
評價目標檢測算法好壞
非極大值抑制
Anchor boxes
yolo算法
候選區域·
第四周
什么是人臉識別
siamese網絡
triplet損失
面部驗證與二分類
什么是深度卷積網絡
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以上是生活随笔為你收集整理的深度学习：卷积神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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