深度学习计算机视觉之YOLO，YOLOv2和YOLOv3算法(超详细解析)
这是YOLO官网提供各种模型的准确性和速度比较。让我们从下面的测试图像开始YOLO检测到的对象：网格单元为了便于讨论，我们裁剪了原始照片。YOLO将输入图像划分为S ×
AI遮天传 DL-深度学习在计算机视觉中的应用
一、图像分类a. 通用图像分类将不同图片按照内容进行分类b. 特定图像分类特定识别人脸、某种动物、汽车等 1.1 人脸验证 下面是两种典型的人脸识别损失函数1.1.1 DeepID2上图左侧两个人比较像，都是侧脸，所以箭头短一点，下方一个是侧脸一个是正脸，而且光照也不相同，所以箭头长一点。我们希望经过训练后，上方的两张图片离得远一点(因为这是两个不同的人)，而下方的图片近一些(同一个....
使用计算机视觉深度学习创建现代【OCR】管道
@[toc]在这篇文章中，我们将带您了解我们如何为[【移动文档扫描仪】构建最先进的光学字符识别（OCR）管道的幕后故事。我们使用了计算机视觉和深度学习的进步，如双向长短期记忆（LSTM），连接主义时间分类（CTC），卷积神经网络（CNN）等。此外，我们还将深入研究如何实际使我们的 OCR 管道在 Dropbox 规模上做好生产准备。文档扫描仪可以使用手机拍照并[“扫描”]收据和发票等项目。我们的....
使用计算机视觉和深度学习创建现代 OCR 管道
研究和原型设计字深网字检测器组合式端到端系统生产化性能调优优雅在这篇文章中，我们将带您了解我们如何为[【移动文档扫描仪】构建最先进的光学字符识别（OCR）管道的幕后故事。我们使用了计算机视觉和深度学习的进步，如双向长短期记忆（LSTM），连接主义时间分类（CTC），卷积神经网络（CNN）等。此外，我们还将深入研究如何实际使我们的 OCR 管道在 Dropbox 规模上做好生产准备。在之前的文章中....
深度学习与计算机视觉教程：斯坦福CS231n · 全套笔记解读
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/259声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容引言本篇内容是ShowMeAI组织的「深度学习与计算机视觉」系列教程入口，本教程依托于斯坦福Stanfor....
GitHub上AI岗位面试笔记（机器学习算法/深度学习/ NLP/计算机视觉）
目录机器学习深度学习自然语言处理与数学 算法题和笔试题推荐阅读工具最近在GitHub上淘到一个很棒的AI算法面试笔记，特地分享给小伙伴们~GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese如上所示为整个项目的结构，其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点，读者可回顾整体的知识架构。后面从算法到笔试面经主....
深度学习常用数据集资源（计算机视觉领域）
目录1、MNIST 2、ImageNet 4、COCO 5、PASCAL VOC6、FDDB1、MNIST 深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、固定尺寸的图片的中心。数据集大小：~12MB下载地址：htt....
Competition——ML/DL：机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介
一、计算机视觉类比赛1、ILSVRC比赛 (Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge) ILSVRC大赛最常用的就是ImageNet数据集，ILSVRC使用ImageNet的一个子集，总共有大约120万个训练图像，50,000个验证图像，以及150,000个测试图像；1000类别标记。....
CV之YOLO：深度学习之计算机视觉神经网络tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全程记录
训练全部流程记录1、采用tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全部流程记录
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
深度学习更多计算机视觉相关
智能搜索推荐
智能推荐（Artificial Intelligence Recommendation，简称AIRec）基于阿里巴巴大数据和人工智能技术，以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀，为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务，助力在线业务增长。
+关注