- 深度学习算法中的可变形卷积神经网络（Deformable Convolutional Networks）引言随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）已成为计算机视觉领域的重要工具。然而，传统的卷积操作具有固定的感受野和权重分布，对于具有非刚性形变的目标和复杂背景下的图像，传统的卷积操作可能会受到限制。为了解决这个问题，可变形... 深度学习算法中的可变形卷积神经网络（Deformable Convolutional Networks）引言随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）已成为计算机视觉领域的重要工具。然而，传统的卷积操作具有固定的感受野和权重分布，对于具有非刚性形变的目标和复杂背景下的图像，传统的卷积操作可能会受到限制。为了解决这个问题，可变形...
- 概述深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中最重要和最常用的算法之一，它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的架构卷积神经网络由多个层次组成，每一层都包含了一组可学习的卷积核（convol... 概述深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中最重要和最常用的算法之一，它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。卷积神经网络的架构卷积神经网络由多个层次组成，每一层都包含了一组可学习的卷积核（convol...
- 文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 神经网络基础 也可获取。 CNN 卷积神经网络发展史卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN )CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务... 文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 神经网络基础 也可获取。 CNN 卷积神经网络发展史卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN )CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务...
- 卷积神经网络(convolutional neural network)是一种前馈神经网络, 广泛应用于图像识别领域。进行图像识别任务时,若使用传统的全连接神经网络,网络的第一层参数会非常多。针对此问题,人们考虑是否能够结合图像识别任务的特点来简化全连接神经网络。 卷积神经网络(convolutional neural network)是一种前馈神经网络, 广泛应用于图像识别领域。进行图像识别任务时,若使用传统的全连接神经网络,网络的第一层参数会非常多。针对此问题,人们考虑是否能够结合图像识别任务的特点来简化全连接神经网络。
- 分享常见的数据结构包括：数组、链表、栈和队列等，以及常见的算法：排序、分治、回溯、递归、贪心、动态规划等。 分享常见的数据结构包括：数组、链表、栈和队列等，以及常见的算法：排序、分治、回溯、递归、贪心、动态规划等。
- 文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 目的Haar、尺度和小波函数；比较函数wavefast 和函数wavedec2 的执行时间；小波的方向性和边缘检测。 步骤 Haar、尺度和小波函数[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfil... 文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 目的Haar、尺度和小波函数；比较函数wavefast 和函数wavedec2 的执行时间；小波的方向性和边缘检测。 步骤 Haar、尺度和小波函数[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfil...
- 因为 YOLOv1-v3 的作者不再更新 YOLO 框架，所以 Alexey Bochkovskiy 接起了传承 YOLO 的重任。相比于它的前代，YOLOv4 不再是原创性且让人眼前一亮的研究，但是却集成了目标检测领域的各种实用 tricks 和即插即用模块 ，称得上是基于 YOLOv3 框架的各种目标检测 tricks 的集大成者。 本文章不会对原论文进行一一翻译，但是做了系统性的总结和关键部 因为 YOLOv1-v3 的作者不再更新 YOLO 框架，所以 Alexey Bochkovskiy 接起了传承 YOLO 的重任。相比于它的前代，YOLOv4 不再是原创性且让人眼前一亮的研究，但是却集成了目标检测领域的各种实用 tricks 和即插即用模块 ，称得上是基于 YOLOv3 框架的各种目标检测 tricks 的集大成者。 本文章不会对原论文进行一一翻译，但是做了系统性的总结和关键部
- Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文，算法框架是由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组成，可以逐步的更接近目标的预测。 Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文，算法框架是由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组成，可以逐步的更接近目标的预测。
- Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进。 Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进。
- Retinanet 提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域。 Retinanet 提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域。
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- 残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。
- 所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。
- 反向传播(backward propagation，简称BP)指的是计算神经网络参数梯度的方法。其原理是基于微积分中的链式规则，按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络，依次计算每个中间变量和参数的梯度。 反向传播(backward propagation，简称BP)指的是计算神经网络参数梯度的方法。其原理是基于微积分中的链式规则，按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络，依次计算每个中间变量和参数的梯度。
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