1）机器学习（MachineLearning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deeplearning,GMM,SVM,HMM,dictionarylearning,knn,Adaboosting不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可...

1、AlexNetAlexNet是首个深度架构，它由深度学习先驱GeoffreyHinton及其同僚共同引入。AlexNet是一个简单却功能强大的网络架构，为深度学习的开创性研究铺平了道路。分解后的AlexNet像是一个简单的架构，卷积层和池化层层叠加，...

深度学习先分割再分类可以增加准确率：1、计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。2、针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧。3、图像分类中的各...

深度学习的发展带动了图像分类精度的大幅提升,神经网络强大的非线性表征能力可以在大规模数据中学习到更加有效的特征。近年来,多标签图像分类也开始使用深度学习的思想展开研究。魏云超等在程明明教授提出的BING理论基础上,提出了Hypotheses-CN...

基于深度学习场景分类算法：（1）基于对象的场景分类：这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景；基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有代表性的对象来...

图像分类（ImageClassification）：图像分类是指根据图像内容将其归入不同的类别。这是计算机视觉中最基本的任务之一，涉及到特征提取和模式识别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNNs），在这一领域取得了显著的成果。物体...

CNN）就是一种深度学习模型，CNN能够将输入的二维图像通过卷积、池化等一系列操作，学习到图像中的特征，并进行分类或识别等任务。CNN模型具有较好的识别精度和鲁棒性，已被广泛应用于图像识别、目标检测等领域。

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内...

第一类：FCN（完全卷积网络）简介;FCN是一种端到端的深度学习图像分割算法，让网络做像素的预测，直接得到labelmap传统cnn缺点：存储开销大，效率低下，像素块的大小了感受区域的大小FCN改变了什么：经典的cnn在卷积...

3）技术骨干的进阶秘籍如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。4）技术总监管理团队的神助攻...