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吴恩达深度学习 4.3 卷积神经网络-目标检测
1. 知识点目标与特征点 分类：判断图片是否为汽车 定位：确定汽车的位置 检测：图片中有多个不同物体，及其位置目标分类与定位的卷积输出：是否存在对象及位置坐标 y=[]，其中表示图片中是否有物体，表示物体位置，表示是否存在该分类物体。损失函数 对c（表示物体是否存…
2021/11/22 23:11:50 人评论 次浏览 -
吴恩达深度学习 4.3 卷积神经网络-目标检测
1. 知识点目标与特征点 分类：判断图片是否为汽车 定位：确定汽车的位置 检测：图片中有多个不同物体，及其位置目标分类与定位的卷积输出：是否存在对象及位置坐标 y=[]，其中表示图片中是否有物体，表示物体位置，表示是否存在该分类物体。损失函数 对c（表示物体是否存…
2021/11/22 23:11:50 人评论 次浏览 -
深度学习100例 -卷积神经网络（ResNet-50）鸟类识别 | 第8天
一、前期工作 本文将采用ResNet-50实现鸟类图片的识别分类 我的环境： 语言环境：Python3.6.5编译器：jupyter notebook深度学习环境：TensorFlow2 往期精彩内容： 深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天深度学习100例-卷积神经网络（CNN）彩色…
2021/6/5 10:51:59 人评论 次浏览
