基於卷積神經網路（CNN）的目標檢測部分資源

阿新 • • 發佈：2019-02-10

一、程式碼資源

SSD演算法[1]（2015年），該演算法基於caffe，網址： https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
Faster R-CNN（2015年），該演算法基於caffe，

MATLAB版本網址：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn，

Python版本網址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#requirements-software

二、文獻解讀

對話CVPR2016：目標檢測新進展： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21533724
Faster RCNN演算法詳解： http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614

三、參考文獻 [1]Liu W, Anguelov D, Erhan D, et al. SSD: Single Shot MultiBox Detector[J]. arXiv preprint arXiv:1512.02325, 2015. [2]Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.

基於卷積神經網路（CNN）的目標檢測部分資源

一、程式碼資源 SSD演算法[1]（2015年），該演算法基於caffe，網址： https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdFaster R-CNN（2015年），該演算法基於caffe， MATLAB版本網址

使用Python+TensorFlow2構建基於卷積神經網路（CNN）的ECG心電訊號識別分類（二）

## 心律失常資料庫目前，國際上公認的標準資料庫包含四個，分別為美國麻省理工學院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH）資料庫、美國心臟學會提供的AHA（ America

卷積神經網路（4）----目標檢測

一、分類、定位和檢測簡單來說，分類、定位和檢測的區別如下：分類：是什麼？定位：在哪裡？是什麼？（單個目標）檢測：在哪裡？分別是什麼？（多個目標） (1)目標分

卷積神經網路（3）:目標檢測學習筆記[吳恩達Deep Learning]

1.目標定位 1.1 分類、定位、檢測簡介 - Image classification 影象分類，就是給你一張圖片，你判斷目標是屬於哪一類，如汽車、貓等等。 - Classification with localization 定位分類，

卷積神經網路（CNN）學習演算法之----基於LeNet網路的中文驗證碼識別

　　由於公司需要進行了中文驗證碼的圖片識別開發，最近一段時間剛忙完上線，好不容易閒下來就繼上篇《基於Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12環境下的Caffe配置學習》文章，記錄下利用caffe進行中文驗證碼圖片識別的開發過程。由於這裡主要介紹開發和實現過程，

卷積神經網路（CNN）在語音識別中的應用

卷積神經網路（CNN）在語音識別中的應用作者：侯藝馨前言總結目前語音識別的發展現狀，dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年，微軟鄧力和俞棟老師將前饋神經網路FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到聲學模

卷積神經網路（CNN）_相關知識

斯坦福公開課 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition ： http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 網路引數初始化：https://www.cnblogs.com/yinheyi

卷積神經網路（CNN）一之概念原理

　　什麼是卷積神經網路呢？這個的確是比較難搞懂的概念，特別是一聽到神經網路，大家腦海中第一個就會想到複雜的生物學，讓人不寒而慄，那麼複雜啊．卷積神經網路是做什麼用的呢？它到底是一個什麼東東呢？卷積神經網路的靈感源一種生物程序，其中神經元之間的聯結模式和動物視覺皮層組織非常相似。所以發明者把它叫做卷積神經網

【6年人工智慧開發】簡述卷積神經網路（CNN）

在百度做了6年人工智慧方面的程式設計開發，也有很多這方面的經驗吧，從古至今，機器人一直承載著人類巨大的夢想。隨著各類感測器、語音互動、機器識別、SLAM等技術的蓬勃發展，機器人開始從科幻作品中走出

卷積神經網路（CNN）基礎

CNN的基本結構原文地址：https://www.jianshu.com/p/da0c4cc76a06 CNN分為幾層 CNN一共有卷積層（CONV）、ReLU層（ReLU）、池化層（Pooling）、全連線層（FC（Full Connection））下面是各個層的

吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之卷積神經網路（CNN）（上）

1. Padding 在卷積操作中，過濾器（又稱核）的大小通常為奇數，如3x3，5x5。這樣的好處有兩點：在特徵圖（二維卷積）中就會存在一箇中心畫素點。有一箇中心畫素點會十分方便，便於指出過濾器的位置。在沒有padding的情況下，經過卷積操作，輸出的資

卷積神經網路（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解

由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處範圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之後再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積圖中的輸入的資料維度為14×1414×14，過濾器大小為5×55×5，二者做卷積，輸出的資料維度為10×1

深入學習卷積神經網路（CNN）的原理知識

　　網上關於卷積神經網路的相關知識以及數不勝數，所以本文在學習了前人的部落格和知乎，在別人部落格的基礎上整理的知識點，便於自己理解，以後複習也可以常看看，但是如果侵犯到哪位大神的權利，請聯絡小編，謝謝。好了下面言歸正傳：　　在深度學習領域中，已經經過驗證的成熟演算法，目前主要有深度卷積網路（DNN）和遞迴網

簡單介紹卷積神經網路（CNN）

前言：原創： Python開發者內容取自公眾號——Python開發者，有興趣的可以關注一下什麼是卷積神經網路，它為何重要？卷積神經網路（也稱作 ConvNets 或 CNN）是神經網路的一種，它在影象識別和分類等領域已被證明非常有效。卷積神經網路除了為機器人

Deep learning with Theano 官方中文教程（翻譯）（四）—— 卷積神經網路（CNN）

供大家相互交流和學習，本人水平有限，若有各種大小錯誤，還請巨牛大牛小牛微牛們立馬拍磚，這樣才能共同進步！若引用譯文請註明出處http://www.cnblogs.com/charleshuang/。文章中的程式碼截圖不是很清晰，可以去上面的原文網址去檢視。 1、動機卷積神經網路（CNN

卷積神經網路（CNN）相關知識以及數學推導

神經網路概述神經元模型以上就是經典的“M-P神經元模型”。在這個模型中，神經元接收來自n個其他神經元傳遞過來的輸入訊號，這些輸入訊號通過帶權重的連線進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將於神經元的閾值進行比較，然後通過“啟用函式”處理以產生神經元

機器學習13：卷積神經網路（CNN）

一、Why CNN for Image？ 1、對於一幅影象來說，用DNN全連線的話，引數會很多，而影象實際上是有很多冗餘的，有些地方的特徵可能不需要。而CNN其實是拿掉了DNN的一些引數。 2、識別工作中，有時候並不需要看整張圖，而只需要看部分位置如鳥嘴。不管鳥嘴出現在影象的哪個位置，

tensorflow 學習專欄（六）：使用卷積神經網路（CNN）在mnist資料集上實現分類

卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型影象處理有出色表現。卷積神經網路CNN的結構一般包含這幾個層：輸入層：用於資料的輸入卷積層：使用卷積核進行特徵提取和

深度學習基礎（二）—— 從多層感知機（MLP）到卷積神經網路（CNN）

經典的多層感知機（Multi-Layer Perceptron）形式上是全連線（fully-connected）的鄰接網路（adjacent network）。 That is, every neuron in the network is connec

乾貨 | 深度學習之卷積神經網路（CNN）的前向傳播演算法詳解

微信公眾號關鍵字全網搜尋最新排名【機器學習演算法】：排名第一【機器學習】：排名第一【Python】：排名第三【演算法】：排名第四前言在（乾貨 | 深度學習之卷積神經網路(CNN)的模型結構）中，我們對CNN的模型結構做了總結，這裡我們就在CNN的模型基礎上，看看CNN的前向傳播演算法是什麼樣

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