CNN for Visual Recognition (02) 图像分类 参考:http://cs231n.github.io/classification/ 图像分类(Image Classification),是给输入图像赋予一个已知类别标签。图像分类是计算机视觉(Computer Vision)问题中一个基本问题,也是很要的一个问题。诸如物体检测、图像分割等可以利用图像分类来解决。 图像分类问题的主要难点...
损失函数可以量化某个具体权重集WW的质量。而最优化的目标就是找到能够最小化损失函数值的WW ,本节主要讲最优化问题。 最优化 上节我们已经介绍了图像分类的两个关键部分:评分函数与损失函数,接下来就是最优化的问题了,即如何寻找使得损失函数值最小的WW。 对于SVM 得分函数:f(xi,W)=Wxif(x_i,W)=Wx_i ...
斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition(2)-lecture3(上)线性分类器、损失函数 本节主要讲了线性分类器(svm和softmax),损失函数以及最优化(梯度下降)的问题 线性分类 由于之前KNN分类器的缺点,让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务,这种方法主要有两部分组成: 评分函数(score function),它...
CNN for Visual Recognition (assignment1_Q1) 参考:http://cs231n.github.io/assignment1/ Q1: k-Nearest Neighbor classifier (30 points) 1importnumpy as np2frommatplotlib.cbookimporttodate34classKNearestNeighbor:5"""a kNN classifier with L2 distance"""67def__init__(self):8pass910deftrain(self,...
Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition PDF:https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 该文提出一种金字塔卷积(Pyramidal Convolution, PyConv),它可以在多个...
"Convolutional Neural Networks (CNNs) for Visual Recognition":这是斯坦福大学CS231n课程的笔记,作者详细介绍了CNN的结构、训练和应用,并提供了代码实现和实例展示。 "Deep Learning with Python":这是一本由Keras的创始人François Chollet撰写的书籍,其中详细介绍了CNN和其他深度学习模型的实现方法和应用案例。 "...
2、【外文】CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognitioncs231n.github.io/convolutional-networks/#overview 3、详解CNN卷积神经网络 - liangchunjiang的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liangchunjiang/article/details/79030681...
推荐给渴望更深层理解 CNN 的人们：CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition ...
[7] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition. In ECCV. 2014. [8] J. Hosang, R. Benenson, P. Doll´ar, and B. Schiele. What makes for effective detection proposals? arXiv:1502.05082, 2015. ...
R-CNN为深度学习在目标检测邻域的开山之作,其识别精度与传统方法相比有了大幅提高,但是该方法由于region proposal与feature extracted和recognition分开进行,且候选区域生成数目较多,因而速度较慢。此外其还要求region proposal尺寸一致,以进行特征提取,然而通过一定的缩放变换处理将导致图像失真,丢失大量原有信息或引入过多背...