首页
AI Coding
数据标注
NEW
沸点
课程
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
cv
订阅
John133766074
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
5篇文章 · 0订阅
深度学习基础-经典网络细节
3x3分解成(1x3,3x1),优点是:加速计算,又可以将1个卷积拆成2个卷积,使得网络深度进一步增加,增加了网络的非线性(每增加一层都要进行ReLU)。 可以认为Residual Learning的初衷,其实是让模型的内部结构至少有恒等映射的能力。以保证在堆叠网络的过程中,网…
图像分割必备知识点 | Dice损失 理论+代码
本文包含代码案例和讲解,建议收藏,也顺便点个赞吧。欢迎各路朋友爱好者加我的微信讨论问题:cyx645016617. 在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中,发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多,这里整理一下。使用图像分割,绕不开D…
图像分割必备知识点 | Unet详解 理论+ 代码
文章转自:微信公众号【机器学习炼丹术】。 Unet其实挺简单的,所以今天的文章并不会很长。 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠…
深入浅出opencv之初识opencv
计算机视觉又称为机器视觉,是一门研究如何使机器“看”的科学,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给一起检测的图像,它是一个广阔的领域,用时计算机的应用领域也很多,如无人驾驶、无人安防、人脸识别、…
31篇文章!计算机视觉从原理到OpenCv实战
AI(人工智能)主要分为感知、理解、决策三部分。而其中的理解,在图像处理和计算机视觉中被称作图像分析(或者叫做图像理解)。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)主管李飞飞教授。而所谓的理解,就是理解图像背后的深层次含义,最终目标是像人一样,看一张老照…