在本系列文章中,我们将使用深度神经网络(DNN)来执行硬币识别.具体来说,我们将训练一个DNN识别图像中的硬币. 在本文中,我们将描述一个OpenCV应用程序,它将检测图像中的硬币.硬币检测是硬币完整识别之前的一个常见阶段.它包括从给定图像中检测和提取硬币. 本系列附带的代码将使用Keras在C#中实现.在本系列的最后一篇文章中,我们将简要地使用ML.NET.在众多选择中,为什么要使用Keras.NET呢?Keras.NET 非常容易学习,因为它基本上是从Python编写的经典TensorFlo

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面

论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey  发表于 2019-02-14 |  更新于 2019-05-15 |  分类于 目标检测 |  阅读次数: 23  本文字数: 3.3k 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN [toc] 写在前面 paper:https://arxiv.org/abs/1809.02165github:https://gith

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不

深度学习目标检测指标mAP https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 参考上面github链接中的readme,有详细描述

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir 

​深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向,引领了第三次人工智能的浪潮. 本文整理了深度学习领域3种典型的算法,希望可以帮助大家更好地理解深度学习这门极具深度的学科. 1.卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习的代表算法之一. 卷积神经网络仿造生物

我们讨论了去噪自动编码机(dA),并讨论了Theano框架实现的细节.在本节中,我们将讨论去噪自动编码机(dA)的主要应用,即组成堆叠自动编码机(SdA),我们将以MNIST手写字母识别为例,用堆叠自动编码机(SdA)来解决这一问题. 堆叠自动编码机(SdA)是由一系列去噪自动编码机堆叠而成,每个去噪自动编码机的中间层(即编码层)作为下一层的输入层,这样一层一层堆叠起来,构成一个深层网络,这些网络组成堆叠去噪自动编码机(SdA)的表示部分.这部分通过无监督学习,逐层进行培训,每一层均可以还原加入

一.INTRODUCTION部分 (1)先根据时间轴讲了历史 (2)常见的基础模型 (3)讲了深度学习的优势 那就是feature learning,而不用人工划分的feature engineering:为什么要用深层网络而不是浅层网络,深层网络适合相当多的情况而浅层网络不一定计算量小,也就是说浅层网络不适合很多情况. 并用大量文献数据展示了实验结果 总结一下INTRODUCTION部分,有以下几个结论: 后面三个部分,详细介绍了目标识别.目标分割和目标检测,有兴趣可以参考ppt全文: htt

目录 1.基本介绍 2.模型 3.优缺点/其他 参考 1.基本介绍 DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构.其中的生成器和判别器都是神经网络模型. GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型.所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗.生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本. 优化目标函数为:\[min_{G} max_{D} V(D,G) = min_{G} max_{D} E_{x~P_{data}(

转载出处:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/54316814 知乎的图可以放大,更清晰,链接:https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/140239982 这篇博文很简单,我就画了一个图,将各自的要点进行比较说明. 相信这样看过去就一目了然了,但是需要说明的还是: YOLO可能不应该放在这里,但是为了和SSD进行比较还是放了.另外,YOLO出了第二版本了,所以放在这边也没有问题. 个人觉

GitHub 地址: https://github.com/taizilongxu/interview_python https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络: