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    目标检测(Object detection)

    1.1 目标定位(Object localization) 这次我们学习构建神经网络的另一个问题,定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是...

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    卷积神经网络-目标检测

    1. 目标定位和特征点检测 图片检测问题: 分类问题:判断图中是否为汽车; 目标定位:判断是否为汽车,并确定具体位置; 目标检测:检测不同物体并...

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    Build Residual Networks

    我们将使用残差网络建立一个很深的卷积神经网络,理论上而言越深的网络可以表示更加复杂的函数,但是训练也更加困难。Residual Networks...

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    Keras tutorial

    The Happy House Why are we using Keras? Keras was developed to enable de...

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    深度卷积网络:实例探究

    1.经典的卷积网络 介绍几种经典的卷积神经网络结构,分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。LeNet-5LeNet-5主要是针对灰度设...

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    Convolutional Neural Networks: Application

    TensorFlow model Loading the data (signs) X_train_orig, Y_train_orig, X_...

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    Convolutional Neural Networks: Step by Step

    我们主要基于numpy实现 convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers ,包括前向传播和反向传...

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    Convolutional Neural Networks

    计算机视觉 计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。 图片分类:比如给出下图...

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    机器学习策略(2)

    误差分析 人工检查你的算法犯的错误,也许可以让你了解接下来应该做什么,这个过程称为误差分析 eg 假设正在调试猫分类器,然后取得了90%准确率,...

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