图像分类算法
学习获得图像底层特征,与图像高级主题间还存在很大的“语义鸿沟” 。而深度学习利用设定好的网络结构, 完全从训练数据中学习图像的层级结构性特征...
【AI达人营养成团】学习心得
的用法和作用。图像这两门课其实重点内容就是要掌握两个库当中的方法的使用,用此来对图像进行处理。然后就是深度学习的重点内容:卷积神经网络。通过...
池化层作用
池化层的作用总结 1、池化层在卷积神经网络中通常会在相邻的卷积层之间加入一个池化层。池化(pooling)是在不同的通道上分开执行的...
最新盘点:文字识别接口能力有哪些?
)
网络图片文字识别识别一些网络上背景复杂,特殊字体的文字
手写识别识别手写中文汉字或数字
身份证识别识别身份证正反面的文字信息
银行卡识别...
第三节 深度学习模型前置基础
首先,搞懂神经网络的基本工作原理,可以手推一下神经网络的基础算法
智能:
先天的本能
后天的学习
飞桨:
PaddleGAN...
ShuffeNet相关知识
ShuffeNet V1:
ShuffeNet V1是2017年由旷视提出的用于移动端设备的轻量化网络。一般的移动端CNN模型设计思路...
rnn与cnn区别
RNN和CNN主要的区别有以下两个方面: 1、应用领域不同CNN卷积神经网络,主要用于处理图像。因为卷积网络的特性,使得卷积模型的训练...