基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据： 地址点击下载 ...
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2018-06-06 18:31:33
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1、卷积神经网络中卷积的核心意义是什么？每一组卷集合 权重是一个抽特征的滤波器， 从卷集核的角度抽取特征2、卷积神经网络很好的特性参数共享机制每一个神经元固定一组a x b x c（图像的通道数） 的参数w ，因此每一层网络的参数是 a x b x c x depth(神经元个数)；a x b 代表 ...
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2018-06-05 23:25:15
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1，参考谷歌Inception结构设计思想，可做到如下：（参考深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution） https://blog.csdn.net/xbinworld/article/d ...
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2018-05-25 13:52:49
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from http://blog.jobbole.com/113819/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts 什么是卷积神经网络，它为何重要？ 卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类 ...
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2018-05-24 16:30:11
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本文介绍了卷积神经网络CNN的来源，CNN的不同模块（卷积层、池化层），以及如何使用TensorFlow实现CNN。最后介绍了一些优秀的CNN架构。 ...
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2018-05-23 18:57:06
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本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。 ...
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2018-05-23 13:02:50
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原文：https://blog.csdn.net/aimreant/article/details/53145063 思考卷积神经网络（CNN）中各种意义 只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而 ...
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2018-05-22 23:55:32
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？ 因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的 ...
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2018-05-20 20:13:02
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Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections 作者：Xiao-Jiao Mao、Chunhua Shen等 本文提出了一个深度的全卷积编 ...
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2018-05-19 22:32:03
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