CNN中卷積神經網絡的技巧trick總結（圖像識別/目標檢測/語義分割）
CNN圖像分類的tricks 原文 Baseline： 預處理： 隨機抽取一張圖片，解碼成32位浮點型的[0,255]的像素值形式 隨機在原圖上裁剪一片比例在[3/4, 4/3]，面積在[8%, 100%]的矩形區域，然後resize到224x224 按0.5的概率對上一步的圖片水平翻轉 在[0.6, 1.4]之間均勻採樣係數用於縮放色調、飽和度和亮度(HSB) 按正態分佈N(0, 0.1)採樣系
相關文章
- 1. 基於卷積神經網絡的圖像語義分割
- 2. 卷積神經網絡——目標檢測
- 3. 卷積神經網絡技巧總結
- 4. 卷積神經網絡之目標檢測總結
- 5. 卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積
- 6. 卷積神經網絡（CNN）在語音識別中的應用
- 7. 卷積神經網絡CNN總結
- 8. CNN卷積神經網絡總結
- 9. 從圖像分類到圖像分割 卷積神經網絡（CNN）
- 10. 卷積神經網絡CNN的意義
- 更多相關文章...
- • Markdown 高級技巧 - Markdown 教程
- • 使用UDP協議檢測網絡性能 - TCP/IP教程
- • 算法總結-二分查找法
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 基於卷積神經網絡的圖像語義分割
- 2. 卷積神經網絡——目標檢測
- 3. 卷積神經網絡技巧總結
- 4. 卷積神經網絡之目標檢測總結
- 5. 卷積神經網絡CNN（1）——圖像卷積與反捲積
- 6. 卷積神經網絡（CNN）在語音識別中的應用
- 7. 卷積神經網絡CNN總結
- 8. CNN卷積神經網絡總結
- 9. 從圖像分類到圖像分割 卷積神經網絡（CNN）
- 10. 卷積神經網絡CNN的意義