47 637 張總共 61 個分類標籤．6 種模型對影象進行特徵抽取． 採用交叉熵和正則化項組成損失函式進行反向傳播調整，對資料集進行 4 種不同情況的劃分; 並且使用了**初始化和遷移訓練兩種訓練方式，**分別對 6 種網路架構在不同學習率下進行試驗比較．
進行影象的高層特徵進行抽取，訓練之前對資料進行增強; 訓練過程採用初始化訓練和遷移訓練兩種方式，同時調集成適的訓練引數( 如訓練率、衰減率、迭代次數、優化器等) ，對 6 種網路進行試驗比較。
文中資料**為 ai challenger( https: ∥challenger． ai /competition / pdr2018)
資料增強方法主要有兩大類: 空間幾何變換方法有翻轉、裁剪、旋轉、縮放和仿射變換等; 畫素顏色變換方法有新增高斯雜訊、高斯模糊、對比度變換、顏色擾動等．
基於深度學習演算法的特徵抽取能夠從大規模資料集中自動學習到需要的分類特徵。
分類問題的標籤為 one-hot 編碼，對於分類問題來說最常見的會使用交叉熵作為誤差代價，實際上在訓練的過程中為防止過擬合通常會加上正則化項。
大資料集 imagenet 中訓練好的網路權重引數遷移到自己的網路繼續進行訓練。
學習率 0． 01，
學習 率 採 用 指
懂得對農作物手下留情的除草機械人Bonirob
初創公司deepfield robotics重新思考農耕的方式。除草機械人並不新鮮，市面上的除草機械人有個大bug是無法區分農作物和雜草，因此大多僅用於清除鐵路和機場跑道的樹葉。據外媒報道，德國初創公司deepfield robotics欲推出一款名叫 bonirob 的除草機械人，必須提的是，bo...
基於深度學習的目標檢測綜述
目前主流的目標檢測演算法主要是基於深度學習模型，其可以分成兩大類 1 two stage檢測演算法，其將檢測問題劃分為兩個階段，首先產生候選區域 region proposals 然後對候選區域分類 一般還需要對位置精修 這類演算法的典型代表是基於region proposal的r cnn系演算法，...
基於深度學習的水下目標檢測
瀏覽到某博主關於參賽經歷的文章，原文請檢視 以下為個人思考 深度學習和目標檢測大家都了解，針對 水下 目標，從資料處理到訓練可以有各種各樣的方法來提高效果或效率。一 資料預處理 對影象資料進行預處理，能改善其特徵，影響目標檢測的效果。例如資料增強randombrightnesscontrast cl...