卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出單元數(shù)計算方法 `Conv2D`要求輸入的x的形狀為`(batch_size, in_channels, height, wi...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(91)-帶你了解計算機(jī)視覺現(xiàn)狀
計算機(jī)視覺現(xiàn)狀（The state of computer vision） 深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成功地應(yīng)用于計算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別、在線廣告...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(92)-目標(biāo)檢測之目標(biāo)定位
這一周我們學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容是對象檢測，它是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個新興的應(yīng)用方向，相比前兩年，它的性能越來越好。在構(gòu)建對象檢測之前，我們先了解一下對象...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(93)-目標(biāo)檢測之特征點檢測
特征點檢測（Landmark detection） 上節(jié)課，我們講了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對象定位，即通過輸出四個參數(shù)值b_x、b_y、b_h和b...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(94)-目標(biāo)檢測之檢測算法
目標(biāo)檢測（Object detection） 學(xué)過了對象定位和特征點檢測，今天我們來構(gòu)建一個對象檢測算法。這節(jié)課，我們將學(xué)習(xí)如何通過卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(95)-目標(biāo)檢測之卷積網(wǎng)絡(luò)滑動窗口實現(xiàn)
卷積的滑動窗口實現(xiàn)（Convolutional implementation of sliding windows） 上節(jié)筆記，我們學(xué)習(xí)了如何通...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(96)-目標(biāo)檢測之Bounding Box預(yù)測
Bounding Box預(yù)測（Bounding box predictions） 在上一篇筆記中，你們學(xué)到了滑動窗口法的卷積實現(xiàn)，這個算法效率更...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(89)-遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）
遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning） 如果你要做一個計算機(jī)視覺的應(yīng)用，相比于從頭訓(xùn)練權(quán)重，或者說從隨機(jī)初始化權(quán)重開始，如果你下載別人已...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(90)-數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data augmentation）
數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data augmentation） 大部分的計算機(jī)視覺任務(wù)使用很多的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)擴(kuò)充是經(jīng)常使用的一種技巧來提高計算機(jī)視覺系統(tǒng)的表現(xiàn)...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(84)-殘差網(wǎng)絡(luò)講解 (ResNets)
殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Networks (ResNets)） 非常非常深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很難訓(xùn)練的，非常非常深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很難訓(xùn)練的，非常非常...
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