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,TCL工业研究院香港研究所实习生;参与中兴新能源汽车无线充电对位视觉项目,申请6项国家专利,现2项已授权、2项实审、2项待公开,获1项软件著作权,CSDN博客博主,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
01月22日
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小太阳
棒棒棒
黑眼圈_a
谢谢。写的很详细
-繁華落盡.
胖胖胖
郭毓
请问最后为啥要先transpose一下再flatten net19 = tf.transpose(net18, [0, 3, 1, 2], name='trans_31') net20 = slim.flatten(net19, scope='flat_32')
Q.IAN: 你好,我也在整理这块,请问你有把为什么想好吗
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