CNN
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使用 CNN 進(jìn)行面部情緒識別
面部表情是人類之間交流的重要方式。 在人工智能研究中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成為增強(qiáng)人機(jī)交互的強(qiáng)大工具。心理學(xué)中面部表情和情緒的分析和評估涉及評估預(yù)測個(gè)人或群體情緒的決定。 本研究旨在開發(fā)一種能夠使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法和特征提取技術(shù)預(yù)測和分類面部情緒的系統(tǒng)
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使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)從頭開始訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
介紹該文致力于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過度擬合。過度擬合將是你主要擔(dān)心的問題，因?yàn)槟銉H使用 2000 個(gè)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練模型。存在一些有助于克服過度擬合的方法，即 dropout 和權(quán)重衰減（L2 正則化）。我們將討論數(shù)據(jù)增強(qiáng)，這是計(jì)算機(jī)視覺獨(dú)有的，在使用深度學(xué)習(xí)模型解釋圖像時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)在任何地方都會用到
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構(gòu)建自定義CNN模型：識別COVID-19
本文讓我們從頭開始，通過訓(xùn)練和測試我們的自定義圖像數(shù)據(jù)集，來構(gòu)建我們自己的自定義CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型。我們將使用驗(yàn)證集方法來訓(xùn)練模型，從而將我們的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試數(shù)據(jù)集。在結(jié)束時(shí)，你
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2022-03-01 -
一文學(xué)會使用CNN進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)識別
項(xiàng)目概況該項(xiàng)目的目標(biāo)是預(yù)測面部圖片上關(guān)鍵點(diǎn)的位置。這可以用作各種應(yīng)用程序中的組件,包括:圖片和視頻中的人臉識別。面部表情的研究。用于醫(yī)學(xué)診斷,識別畸形面部癥狀。識別面部關(guān)鍵點(diǎn)是一個(gè)很難解決的話題。人與人的面部特征差異很大
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一文了解如何使用CNN進(jìn)行圖像分類
介紹在計(jì)算機(jī)視覺中,我們有一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它非常適用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù),例如圖像分類、對象檢測、圖像分割等等。圖像分類是當(dāng)今時(shí)代最需要的技術(shù)之一,它被用于醫(yī)療保健、商業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域,因此,了解并制作最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺模型是AI的一個(gè)必須的領(lǐng)域
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一文教你使用CNN的貓狗分類 ?
使用CNN進(jìn)行貓狗分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 是一種算法,將圖像作為輸入,然后為圖像的所有方面分配權(quán)重和偏差,從而區(qū)分彼此。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過使用成批的圖像進(jìn)行訓(xùn)練,每個(gè)圖像都有一個(gè)標(biāo)簽來識別圖像的真實(shí)性質(zhì)(這里是貓或狗)
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一文了解CNN可視化技術(shù)總結(jié)之卷積核可視化
導(dǎo)言: 上篇文章我們介紹了特征圖可視化方法,對于特征圖可視化的方法(或者說原理)比較容易理解,即把feature map從特征空間通過反卷積網(wǎng)絡(luò)映射回像素空間。 那卷積核怎樣可視化呢
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一文了解CNN可視化技術(shù)總結(jié)之特征圖可視化
導(dǎo)言: 在CV很多方向所謂改進(jìn)模型,改進(jìn)網(wǎng)絡(luò),都是在按照人的主觀思想在改進(jìn),常常在說CNN的本質(zhì)是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些區(qū)域?qū)τ谧R別真正起作用,也不知道網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)什么得出了分類結(jié)果
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三個(gè)模型對CNN結(jié)構(gòu)演變進(jìn)行總結(jié)
導(dǎo)言: 自2012年AlexNet在ImageNet比賽上獲得冠軍,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸取代傳統(tǒng)算法成為了處理計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的核心。 在這幾年,研究人員從提升特征提取能力,改進(jìn)回傳梯度更新效果
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如何構(gòu)建一個(gè) CNN 模型，以從圖像中對幼苗的種類進(jìn)行分類？
介紹本文將學(xué)習(xí)和構(gòu)建一個(gè) CNN 模型，以從圖像中對幼苗的種類進(jìn)行分類。該數(shù)據(jù)集有12組圖像，我們的最終目的是從圖像中對植物物種進(jìn)行分類。我們將執(zhí)行多個(gè)步驟，例如導(dǎo)入庫和模塊、讀取圖像并調(diào)整它們的大小、圖像清理、圖像預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、減少過度擬合，最后對測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測
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ECCV 2020附代碼論文合集(CNN,圖像分割）
AMnier 整理了計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)熱門主題下的附帶代碼的精選論文，快來尋找自己感興趣的論文并親自在自己的機(jī)器上實(shí)現(xiàn)吧！
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谷歌提出Context R-CNN, 利用時(shí)域上下文信息的增強(qiáng)目標(biāo)檢測系統(tǒng)
由于靜態(tài)相機(jī)的拍攝場景固定，拍攝圖像中的背景異常重復(fù)，因此沒有足夠充分的數(shù)據(jù)多樣性，機(jī)器學(xué)習(xí)模型將傾向于學(xué)習(xí)背景，使其在新場景下缺乏足夠的泛化性。為了解決這一問題，來自谷歌的研究人員提出了一種基于時(shí)域上下文的互補(bǔ)方法Context R－CNN，提升了目標(biāo)檢測模型在全新相機(jī)設(shè)置場景下的泛化性。
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CVPR 2020: SGAS，一種基于貪心思想的CNN/GCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法
本工作通過貪心（greedy）的搜索方式減輕了NAS中模型排名在搜索和最后評估不一致的問題。是一種更優(yōu)更快的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法，并同時(shí)支持CNN和GCN的搜索。代碼已開源，想在圖像，點(diǎn)云，生物圖數(shù)據(jù)上做網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的同學(xué)都可以試一試。
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EdgeBoard中CNN架構(gòu)的剖析
人工智能領(lǐng)域邊緣側(cè)的應(yīng)用場景多種多樣，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差異化的需求，因此一款優(yōu)秀的人工智能邊緣計(jì)算平臺，應(yīng)當(dāng)具備靈活快速適配全場景的能力，能夠在安防、醫(yī)療、教育、零售等多維度行業(yè)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)快速部署
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AI加速器實(shí)現(xiàn)了CNN處理速度和降低功耗
外媒稱，瑞薩（Renesas）開發(fā)了一種AI加速器，可以高速和低功率執(zhí)行CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）處理。該聲明發(fā)布之際，瑞薩正在推動(dòng)下一代瑞薩嵌入式人工智能（e－AI）的開發(fā)，旨在加快終端設(shè)備的智能增長。采用該加速器的瑞薩測試芯片實(shí)現(xiàn)了8．8 TOPS ／ W的功率效率，據(jù)稱這是業(yè)界最高級別的功率效率
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人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。
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