网站首页 下采样和池化的区别 第2页

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  Day81:Global Average Pooling全局平均池化

  TraditionalPoolingMethods要想真正的理解GlobalAveragePooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网...

  2025-05-25 wudianyun 精选文章 2 ℃
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  语义分割算法——应用空洞卷积和CRF的DeepLabv1

  描述原文：SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFs系列文章的第一篇，发表在2014年CVPR。在语义分割中，通常会使用...

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  ScalersTalk机器学习小组第14周学习笔记(深度学习-3)

  Scalers点评：机器学习小组是成长会的内部小组，这是成长会机器学习小组第14周学习笔记。也是深度学习第3次的复盘笔记。往期日志和相关链接：本周学习情况：本周（20160523—20160529）的学习内容包含理论学习和实践学习两个部分。...

  2025-05-25 wudianyun 精选文章 1 ℃
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  打开正经图片，却看到一张黄图，这种造假方法同时骗过AI和人眼

  晓查发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI你能看出下面两张图有什么区别吗？△点击查看大图它们看起来一样，都是广场风景照。只是右边的仔细一看，会发现有些“奇怪的点阵”。但在AI的眼里，右边的照片却是一只哈士奇。为什么？问题就...

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  计算机视觉五大核心算法解析

  计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，旨在通过算法使机器具备“看”和“理解”图像或视频的能力。以下从技术原理、发展历程、核心优势及典型应用四个维度，深入解析五大经典算法。一、卷积神经网络（CNN）：视觉特征的自动提取器技术原理CNN通过模拟...

  2025-05-25 wudianyun 精选文章 1 ℃
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  深度信号处理:利用卷积神经网络测量距离

  在信号处理中，有时需要测量信号某些特征（例如峰）之间的水平距离。一个很好的例子就是解释心电图（ECG），这在很大程度上取决于测量距离。我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例。解决这个问题很简单，可以通过找到峰值，然后减去它们的X...

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  2020入坑图像分割，我该从哪儿入手?

  选自medium作者：JakubCzakon机器之心编译参与：小舟、Racoon、张倩作为计算机视觉的一个热门方向，每年都会有很多同学入坑图像分割。这一领域已经有了哪些研究成果、资源？目前面临什么困境？还有哪些问题值得研究？本文将重点讨论...

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  超详细!一文讲透机器视觉常用的 3 种“目标识别”方法

  随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。这样的方法当然在一...

  2025-05-25 wudianyun 精选文章 1 ℃
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  GAN系列:深入了解DCGAN

  关于DCGAN的上一篇文章主要集中在用卷积层替换完全连接层并用Keras实现上采样卷积的想法。本文将进一步解释Raford等人提到的体系结构，以及本文中提到的其他主题，例如使用GAN的无监督特征学习，GAN过度拟合GANOverfitt...

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