目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L
论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect
不多说,直接上干货! 基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional N
论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods <人脸识别综述:从传统方法到深度学习> 一.引言 1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法. 2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识