深度学习

本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。

注意力机制来源于上个世纪90年代，认知领域的学者发现，人类在处理信息时，天然会过滤掉不太关注的信息，着重于感兴趣信息，于是将这种处理信息的机制称为注意力机制。

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域进行竞赛总结，本文为第二篇，主要介绍图像分割领域知识，分别从概述、开源框架、模型选择、常用Tricks等方面展开介绍.

主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，将对该领域面试相关问题等进行总结，主要进行资源整合！学习对象主要面向深度学习CV方向同学，本篇主要对OCR方向进行全面总结。

在这里插入图片描述 ❝ 👨‍💻「作者简介：」 大数据专业硕士在读，CSDN人工智能领域博客专家，

在机器学习任务中，大部分监督学习算法都会有一个目标函数 (Objective Function),算法对该目标函数进行优化，称为优化算法的过程。

本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，系列将分为多篇介绍，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。

深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。

目录 一、什么是机器学习？ 二、机器学习算法的类型 四、十大机器学习算法介绍 五、机器学习处理流程

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图像分割竞赛技巧总结 图像分割概述： 图像分割通过给出图像中每个像素点的标签，将图像分割成若干带类别标签的区块，可以看作对每个像素进行分类。图像分割是图像处理的重要组成部分，也是难点之一。

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本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每篇将对该领域论文等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每章将分别从最新方法、开源框架、数据、模型、常用Tricks等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，希望大家能够多多交流。