簡析CNN
在知乎上看到了某培訓機構對CNN的簡析，感覺對我這種還沒入門小白有挺大的幫助，現整理一下貼在下面。 一句話來說CNN圖像處理的本質，就是信息抽取， 巨大的網絡可以抽取一步步得到最關鍵的圖像特徵， 我們有時也叫自動的特徵工程。 CNN的建造靈感來自於人類對視覺信息的識別過程。 人腦對物體的識別的第一個問題是： 對應某一類對象的圖像千千萬， 比如一個蘋果， 就有各種狀態的成千上萬狀態， 我們識別物體的
相關文章
- 1. DNN、CNN、RNN簡析
- 2. CNN各類結構做用簡析
- 3. TensorFlow【極簡】CNN
- 4. 淺析R-CNN
- 5. CNN通俗解析
- 6. CNN代碼解析
- 7. CNN圖像分割簡史：從R-CNN到Mask R-CNN（譯）
- 8. 圖像分割中CNN的簡史：從R-CNN到Mask R-CNN
- 9. PyTorch-搭建簡單CNN
- 10. R-CNN簡要介紹
- 更多相關文章...
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • Swift 析構過程 - Swift 教程
- • Github 簡明教程
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. DNN、CNN、RNN簡析
- 2. CNN各類結構做用簡析
- 3. TensorFlow【極簡】CNN
- 4. 淺析R-CNN
- 5. CNN通俗解析
- 6. CNN代碼解析
- 7. CNN圖像分割簡史：從R-CNN到Mask R-CNN（譯）
- 8. 圖像分割中CNN的簡史：從R-CNN到Mask R-CNN
- 9. PyTorch-搭建簡單CNN
- 10. R-CNN簡要介紹