如何上手深度学习中的图像处理

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-18 10:34 标签：
本页面收集了大量深度学习项目圖像处理领域的代码链接包括图像识别，图像生成看图说话等等方向的代码，以便大家查阅使用







  1. 给定一张输入图片从图片中提取 2000 个类别独立的候选区域。
  2. 对于每个区域利用 CNN 抽取一个固定长度的特征向量
  3. 再对每个区域利用 SVM 进行目标分类。
  4. 测试：计算 IoU 指标采取非極大性抑制，以最高分的区域为基础剔除掉那些重叠位置的区域。
  • 相比R-CNN最大的区别在于RoI池化层和全连接层中目标分类与检测框回归微調的统一。
  • 将支持向量机替换成了一个 softmax 层这种变化并没有创建新的模型，而是将神经网络进行了扩展以用于预测工作
  • 通过最大化共享計算来提升速度。

以（1）-（5）下资料均来源于 《》

(1) 技术综述主要是计算机视觉各个领域的研究现状的总结，具体的案例如下


(3) 深度学习理论基础与模型解读主要讲述深度学习的理论知识，解剖深度学习的模型发展历程

(4) 行业最新进展主要针对就业需求，分析AI的应用方向与现在的市场进展

(5) 求职必备，主要是给大家提供一些快速掌握知识的方法和渠道应对求职等问题

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1深度学习模型发展历史（更新中）

2 开源框架速成（更新中）

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