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使用Opencv构建一个简单的图像相似检测器(MSE、SSIM)

本文使用opencv。numpy等简单的工具库,根据mse及ssim两种算法来评估两张图像的相似度,便于理解与实践。

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语义分割概念及应用介绍

一份关于语义分割的基本概述,涵盖语义分割的特征和可能的用途,包括地质检测、自动驾驶、面部识别等。

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纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型

本文以Python代码完成整个鸾尾花图像分类任务,没有调用任何的数据包,适合新手阅读理解,并动手实践体验下机器学习方法的大致流程。

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不懂得如何优化CNN图像分类模型?这有一份综合设计指南请供查阅

本文是一篇关于使用CNN完成图像分类的综合设计指南,涵盖了一些模型设计、模型优化以及数据处理经验,是一份适合图像分类方向研究者参考的综合设计指南。

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50多种适合机器学习和预测应用的API,你的选择是?(2018年版本)

本文盘点了2018年以来人脸和图像识别、文本分析、自然语言处理、情感分析、语言翻译、 机器学习和预测这几个领域常用的API,读者可以根据自己需求选择合适的API完成相应的任务。

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GPU云服务器深度学习性能模型初探

摘要:本文根据实测数据,初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型,可帮助科学选择GPU实例的规格。

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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!

深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。

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改变你对世界看法的五大计算机视觉技术

本文主要介绍计算机视觉中主要的五大技术,分别为图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割以及物体分割。针对每项技术都给出了基本概念及相应的典型方法,简单通俗、适合阅读。

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TensorFlow图像分类教程

采用开源TensorFlow ,创建一个结构简单、功能强大神经网络对图像进行分类。

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Keras快速上手——打造个人的第一个“圣诞老人”图像分类模型

本文基于Python和Keras搭建的图像分类模型,任务是判断一张图像中是否含有圣诞老人,模型借鉴于典型的Lenet网络,代码讲解详细,适合快速上手。附件福利为作者新书Deep Learning for Computer Vision with Python的部分内容,百度网盘链接为https://pan.baidu.com/s/1hrUNncK。

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