吴恩达深度学习笔记之卷积神经网络(目标检测)
3.1 目标定位 定位分类问题意味着我们不仅要用算法判断出图片中是否有该物体，还要标记出它的位置，例如图片有一辆汽车，我们需要用边框把汽车圈起来。 图像分类问题已不陌生，例如输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax来预测图片类型。 比如某张图片包括以下几类，人，汽车，摩托车，背景。如果在该张图片中没有检测到对象，则输出结果就会是背景，这些分类就是softmax函
相关文章
- 1. 吴恩达深度学习笔记之卷积神经网络(目标检测)
- 2. 吴恩达深度学习之卷积神经网络（三）目标检测
- 3. 吴恩达 深度学习 卷积神经网络 目标检测
- 4. 吴恩达《深度学习-卷积神经网络》3--目标检测
- 5. 吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Padding 笔记
- 6. 吴恩达-深度学习笔记《卷积神经网络》
- 7. 吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Stride 笔记
- 8. 吴恩达深度学习笔记——卷积神经网络（CNN）
- 9. 卷积神经网络（3）:目标检测学习笔记[吴恩达Deep Learning]
- 10. 吴恩达 深度学习 卷积神经网络 卷积神经网络
- 更多相关文章...
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
