手把手实践 YOLO 深度残差神经网络拐点检测

作者/分享人:Q.IAN
向 Ta 提问
视觉与图像处理研究生,拥有5项国家专利、1项软件著作权,深度学习学习者、爱好者、实践者、分享者

如题,AI 领域不得不提的就是深度学习、神经网络,而这其中针对不同的领域,不同的应用场景又有各种分支。

在本场 Chat 中,将针对于图像处理领域的目标任务检测,尤其是基于 YOLO 网络的目标拐点的位置和分类检测,并针对这个目标从0到1(数据采集到网络训练,再到效果展示)分享和解析代码的整个过程。

主要内容:

  • 深度学习简介
  • YOLO 目标检测神经网络介绍
  • 实践步骤详述
    • 包括图像数据采集、图像处理
    • 数据集及标签制作
    • 神经网络搭建
  • TensorFlow 代码作用注释
  • 超参数(初始参数)设定、微调
  • 神经网络训练
  • 效果比较及分析

让读者手动熟悉整个神经网络过程,并举一反三,手动设计自己的 TensorFlow 深度学习神经网络···

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01月08日
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