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ResNet50及其Keras实现
如果原理你已经了解 请直接到跳转ResNet50实现 卷积神经网络 第三周作业 Residual Networks v1 你或许看过这篇访问量过12万的博客ResNet解析 但该博客的第一小节ResNet和吴恩达的叙述完全不同 因此博主对这
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yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习:目标检测之YOLO算法
在吴恩达深度学习系列视频 卷积神经网络第三周作业中 加载预训练模型时 yolo model load model model data yolo h5 你会遇到yolo h5文件找不到的情况 而当你去网上下载了一个yolo h5文件时 可能
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论文阅读: 图像分类中的注意力机制(attention)
本文简要总结一下attention机制在图像分类任务中的应用 attention作为一种机制 有其认知神经或者生物学原理 注意力的认知神经机制是什么 如何从生物学的角度来定义注意力 在计算机视觉领域 注意力机制有各种不同形式的实现 可以大致
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深度学习语义分割(二)SegNet论文解读
SegNet是是第一次在语义分割中应用编码器 解码器 encoder decoder 的结构 其中 编码器使用池化层逐渐缩减输入数据的空间维度 而解码器通过反卷积层等网络层逐步恢复目标的细节和相应的空间维度 从编码器到解码器之间 通常存在直
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应用SVM预测澳大利亚降雨(含数据预处理与调参)
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理解卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
1 对于卷积的粗浅理解 数学角度 1 公式 1 所示的积分被称为卷积 判断一个积分是不是卷积 其核心在于将两个函数的自变量相加后 看其积分变量是否能够被消去 若可以被消去 那就是卷积 物理角度 卷积就是瞬时行为导致的持续性后果之总和 应用角
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