DeepLearning理论和实践的一些工作

Dropout是一种常用的正则化方法，可以缓解网络的过拟合问。题在Train网络的时候经常会遇到过拟合现象，而Dropout 操作是最常见的解决过拟合的方式。Dropout 操作也是面试提问

经过前面的物品检测与统计，我们已经初步实现了该功能：如何对生产线上的物品进行检测并统计？ 但是在文末段提出了异常分析，本篇文章将专门解决提出的异常分析。

孪生神经网络是一种先进的深度学习模型，它通过将原始网络和孪生网络结合起来，可以解决图像识别任务中的一些难题。在这篇文章中，我们将介绍孪生神经网络的组成部分、工作原理以及应用案例。

分享一份大厂OCR的解决 方案，原文是PDF格式的，我在这里截图分享给大家，希望本文对大家有用。多多点赞 收藏！

近日携好友完成了一个厨房油烟机场景智能化的应用，在此向大家分享下该项目的构建历程。希望大家的对此过程中能够对这个里面做的不够周到的地方多多批判！ 项目 简介 项目背景： 油烟机场景智能化 项

说起目标检测大家往往想到的是“有监督”检测，这里例如（ssd\yolo等模型）；然而还有另外的一种思路供我们思考使用：聚类（K-means）。在本文中我提供一个例子讲解下聚类思想在目标检测中

在机器学习中的回归任务算法模型中我们常常会碰到求解目标的最大值或最小值，在最小化的场景下，目标函数又称为损失函数。在实操中我们在选择损失函数往往会考虑该函数是否能够完美适配当前的任务

在实际应用中，由于各种因素的影响，采集到的人脸图像可能存在不同的问题，由于摄像机角度不同、人动作不一样，使得过滤后的人脸还是不满足我们进行特征提取的最佳状态所以我们还需要对人脸进行对齐和矫正。

紧接着上篇《前奏》来写写，这篇主要是完成两个目标\ 1. 完成CS中人物的检测 2. 完成鼠标的移动 为了完成上述的这两个目标的同时同时兼顾着运行速率，

在神经网络中，卷积层、池化层、全连接层、激活函数层可以互相替换的情况并不多见，因为它们各自的作用和设计原理不同。但是在一些特殊情况下，可以进行替换

卷积神经网络是深度学习中最常用的神经网络之一。卷积神经网络的核心是卷积操作，它是通过卷积核与输入数据进行卷积运算从而提取特征而卷积核的不同尺寸、形状和参数设置，以及不同的卷积结构组合，可以产生不同的特

numpy作为Python中最常用的科学计算库之一，也被广泛应用于卷积神经网络中的各个组件。本篇博客将介绍如何使用numpy完成卷积神经网络中的各个组件，包括卷积层、池化层、全连接层等，帮助读者更好地

DeepVit是一种基于基于VIT进行拓展的模型，因为ViT在本质上与cnn不同与cnn在很大程度上依赖于自我关注机制。本篇博客将详细介绍DeepVit模型是如何进行深度拓展性以及相应的基本原理和特点

通过引入残差注意力机制，RA-Net成为解决多标签识别问题的有效方法。论文的实验结果和对比分析也证明了RA-Net的高准确性和效率。这种简单而有效的机制为未来的研究提供了新的思路和方向，对于多标签识别

在大众的普遍认知里面我们都知道DROPOUT是一种正则化方法，通过在训练过程中以一定的概率随机地将神经元的输出设置为0来防止过拟合。这是早在2012年Hinton等人提出的观点且到现在为止的确

在训练阶段使用非对称卷积（以下简称ACBlock）块可以做到（替代非1 x 1 的卷积核的卷积层）提高权重的ACC值，在推理阶段还原被替换的卷积层。ACBlock的使用可以融合到其他网络中，做到即插用

神经网络中的激活函数是神经网络中至关重要的一环，它们决定了神经网络的非线性特性，能够让神经网络学习非常复杂的函数。激活函数的种类也非常丰富。

现有5种颜色（颜色记为：1，2，3，4，5）的物品需要在传送带上过闸机进行检测（这里物品颜色检测可参考[使用K-means在对图像进行目标颜色检测]

在图像分割网络与对抗网络的构造中编码器与解码器是其中的关键环节，本文中为大家带来编码器- 解码器网络结构的设计理念。本篇文章中我们以图像分割为例子进行分析。

今日在刷机器学习相关论文与书籍，看到了BN层的一些事情，由此想到了在设计网络的时候我们为什么需要添加BN层，在这这里我浅聊下BN层的那些事。 BN层 解决梯度爆炸   在Train自己的网络