目标检测与识别:深度学习导引

本节接上一讲,介绍在目标检测与识别中深度学习的应用。深度学习以不少于两个隐含层的神经网络对输入进行非线性变化或表示学习的技术,并包括多种结构。介绍了神经网络的基本结构、参数,卷积神经网络以及相关的基本概念等内容,并且举例介绍了卷积神经网络的应用、训练方法。
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1.第三节 深度学习导引

2.第三节 深度学习导引

3.第三节 深度学习导引

4.第三节 深度学习导引

5.第三节 深度学习导引

6.第三节 深度学习导引

7.第三节 深度学习导引

8.第三节 深度学习导引

9.神经网络的基本结构

10.神经网络的大量参数

11.神经网络的表现能力

12.神经网络的表现能力

13.神经网络的表现能力

14.神经网络的表现能力

15.卷积神经网络

16.卷积神经网络

17.卷积神经网络

18.卷积神经网络

19.卷积神经网络

20.卷积神经网络 卷积层的作用

21.卷积神经网络 卷积层的作用

22.卷积神经网络 卷积层的作用

23.卷积神经网络 池化层的作用

24.卷积神经网络 池化层的作用

25.卷积神经网络 激活函数

26.卷积神经网络 激活函数

27.卷积神经网络 激活函数

28.卷积神经网络 激活函数

29.卷积神经网络 Softmax 层的作用