Random Erasing 优化算法 随机梯度下降:常用小批量数据输入+随机梯度下降。 动量算法:类似惯性原理,保证每次优化的速度受上一次优化速度的影响。 避免过拟合 学习率衰减的方法: 1、间隔步数下降; 2、指数衰减; 3、倒数衰减。 正则化方法: 1、L1正则项; 2、L2正则项; 3、Dropout(丢弃法); 4、早停。
迁移学习 利用原有的模型框架和信息,进一步实现其他任务。 Off-the-Shelf:直接将模型按自己的需求裁剪,接上自己的输入和输出接口。训练分类器,原模型冻结。 Fine-Tuning:类似上面的方法,但是可以选择部分冻结或者不冻结原模型。一般只裁减模型的边缘层。 两个方法很类似,核心思路都是继承原模型的信息,不用太在意细节。
业界关于计算机视觉CV技术已触及天花板的讨论越来越多,而源头则统一指向了深度学习算法。由于深度学习高度依赖大量的标注数据,如果计算机视觉CV的精确度想要再提高,如:对非常小和模糊的目标做检测,在复杂光照变化下保证分割结果稳定等,都需要分类更加细致、标注更加细化的数据去“教导”深度学习算法。不仅如此,在工业界,数...
京东集团智能平台部投资主管徐博曾表示,在全球范围内,计算机视觉CV企业的技术都差不多,无论从中国还是美国发布的研究成果看,算法都是类似的。 业界关于计算机视觉CV技术已触及天花板的讨论越来越多,而源头则统一指向了深度学习算法。由于深度学习高度依赖大量的标注数据,如果计算机视觉CV的精确度想要再提高,如:对非常小...
人脸识别是通过计算机对人脸图像进行识别和验证的任务。深度学习在人脸识别中的应用主要是通过学习人脸的深层表示来实现。深度学习的人脸识别模型可以从给定的图像中直接提取面部特征,并通过特征之间的距离或相似性进行身份识别。 综上所述,深度学习算法在计算机视觉中发挥着重要的作用。无论是图像分类、目标检测、语义分割...
除了FlowNet以外,还有一些其他的深度学习算法也尝试着解决光流估计问题。例如,PWC-Net采用了金字塔结构和光检测特征来提高光流估计的精度;RAFT则通过横向卷积和可编程光流初始位置的方法,实现了更加精确的光流估计。 总之,虽然深度学习算法提供了一种新的思路来解决计算机视觉领域中的光流估计问题,但是如何利用深度学习算法来...
在计算机视觉中,深度学习算法有许多重要的应用场景。以下是其中几个典型的应用场景: 1.图像分类和识别:深度学习算法在图像分类和识别方面取得了很大的突破。通过训练大量的图像数据,深度学习算法可以识别和分类不同物体、场景和人脸等信息。例如,在人脸识别领域,深度学习算法可以识别出人脸中的特征,并将其与数据库中的...
说明:文中所举例的产品比较早,读者把重点放在学习原理上就好。 1. 双目立体视觉法简介 基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼,和基于TOF、结构光原理的深度相机不同,它不对外主动投射光源,完全依靠拍摄的两张图片(彩色RGB或者灰度图)来计算深度,因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出...
1.1.计算机视觉 目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说,计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上,计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题,其目标就是对环境的表达和理解,核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织,对物体和场景进行识别,进而对图像内容给予解释。更进一步来说,...
在深度学习的计算机视觉算法研究方面,研究人员提出了一系列新的算法和模型,以应对计算机视觉领域中的各种挑战。其中,深度卷积神经网络(CNN)是目前应用最为广泛的深度学习算法之一。CNN模型通过多层卷积和池化操作,可以有效地提取图像中的特征信息。根据其结构和功能的不同,神经网络的变种模型有很多,例如自编码器、循环神经...