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开放下载!从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点

从简单的图像分类到3D姿势识别,计算机视觉从来不缺乏有趣的问题和挑战。如何快速入门学习图像识别?我们整理了一份图像识别-目标检测入门必读电子手册,由浅入深逐步拆解目标检测常用的模型及方法 ,从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点了,快来下载吧!

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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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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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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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