浩波的笔记

数据背景 让机器学习使用互联网上免费提供的大量非结构化图像集合，来帮助更好地捕捉世界的丰富性，这个想法怎么样？从图像重建 3D 对象和建筑物的过程称为运动结构 (SfM)。

推荐一个可视化工具：TensorBoard注：本次所使用的为AlexNet与ResNet34俩个网络，关于这俩个网络的详细信息可以在我另外俩篇blog查看ResNet——CNN经典网络模型详解(pyt

在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军，振奋人心，利用CNN实现了图片分类，别人用传统的机器学习算法调参跳到半死也就那样，Alex利用CNN精度远超传统的网络。 1. conv1阶段DFD（data …

ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效…

作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradie…

神经网络可以看成是上图形式，对于中间的某一层，其前面的层可以看成是对输入的处理，后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情…

LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenC…

本次任务将学习一种在深度学习之前非常流行的图像特征提取技术——方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients），简称HOG特征。HOG特征是在2005年CVPR的会议发表，在图像手工特征提取方面具有里程碑式的意义，当时在行人检测领域获得了极大成功…

Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust…