Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习:回顾 ABSTRACT: Deep learning algorithms are a subset of the machine learning algorithms, which aim at discovering multiple levels of distributed representations. Recently, numerous deep learni…

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能 转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务…

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode…

背景 在之前的文章中,我们已经提到过团队在UI自动化这方面的尝试,我们的目标是实现基于 单一图片到代码 的转换,在这个过程不可避免会遇到一个问题,就是为了从单一图片中提取出足够的有意义的结构信息,我们必须要拥有从图片中切割出想要区块(文字.按钮.商品图片等)的能力,而传统切割算法遇到复杂背景图片往往就捉襟见肘了(见下图),这个时候,我们就需要有能力把复杂前后景的图片划分为各个层级图层,再交给切割算法去处理,拿到我们期望的结构信息. 经过传统切割算法处理,会无法获取图片结构信息,最终只会当成一张图…

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列.时间序列.一般性序列数据等等.处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式). 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式.可以理解为一系列字符或一系列单词,但最经常处理的是单词层面.自然语言处理的深度学习是应用在单词.句子或段落上的模式识别:就像计算机视觉…

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ…

在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容. 在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤. ML是AI的一个分支,它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务.ML有三种范式:监督学习.非监督学习和强化学习.在监督学习中,一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习,在这个过程中,它会提供示例输入和正确输出.它了解数据集示例中哪些特性映射到特定输出,然后能…

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…

在本文中,我们将研究一个卷积神经网络来解决硬币识别问题,并且我们将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络. 在这里,我们将介绍卷积神经网络(CNN),并提出一个CNN的架构,我们将训练它来识别硬币. 什么是CNN?正如我们在本系列的前一篇文章中提到的,CNN是一类经常用于图像分类任务的神经网络(NN),比如物体和人脸识别.在CNN中,并非每个节点都连接到下一层的所有节点.这种部分连通性有助于防止在完全连接的网络神经网络中出现的过拟合问题,并且加速了神经网络的收敛速度. 围绕CNN的核心概念是…