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深度神经网络的退化问题

线性代数中退化矩阵矩阵退化:研究的是向量组中的向量模型退化:研究的是神经元节点首先,退化矩阵 也叫 奇异矩阵。行列式为0,非满秩,也就是说矩阵内存在线性相关的向量组。矩阵的退化?什么是线性相关?--非零常量个数等于1时,对应向量肯定是零向量--个数大于1时候,说明至少有两个向量线性相关(零向量和任意向量线性相关)退化程度越高,线性相关的向量...

#神经网络#线性代数#深度学习
目标检测的指标(AP,mAP)

目录1.IOU的概念2.TP TN FP FN的概念3.precision(精确度)和recall(召回率)4.概念举例5.单个指标的局限性1.IOU的概念介绍mAP和AP之前应该先了解一下IOU,IOU就是衡量预测狂和真实框的重合程度。计算IOU的公式为:可以看到IOU是个一个壁纸,既并交...

#算法#计算机视觉#机器学习 +2
目标检测基础-制作自己的数据集

Pascal VOC2012数据集文件结构:1.打开项目文件夹->data->predefined_classes.txt修改标注类别信息2.打开软件(labelImg)3.设置图像文件所在目录,以及标注文件保存目录4.标注图像,并保存5.若要修改源代码在项目的libs->labelFile.py文件中修改1.数据集中主要有三个文件,一个是标注的图像信息的文件夹,一个是存放图像的

#目标检测#人工智能#计算机视觉 +2
神经网络中的filter(滤波器)和kernel(内核)的概念

kernel: 内核是一个2维矩阵,长 × 宽;filter:滤波器是一个三维立方体,长× 宽 × 深度, 其中深度便是由 多少张内核构成; 可以说kernel 是filter 的基本元素, 多张kernel 组成一个filter;那么, 一个filter 中应该包含多少张 kernel 呢?答:是由输入的通道个数所确定, 即,输入通道是3个特征时,则后续的每一个filter中包含3张kernel

#神经网络#深度学习#机器学习
深度学习-语义分割前言

1.什么是语义分割:常见的分割任务:语义分割(semantic segmentation):对比分类任务,对图片中的每个像素进行分类。FCN实例分割(Instance segmentation):在实例分割当中是不考虑背景情况的。且针对于同一个类别中的不同目标,也用不同的颜色来进行标注。Mask R-CNN全景分割(Panoramic segmentation):可以理解为语义分割+实例分割。要求

#深度学习#人工智能#自然语言处理 +2
目标检测的指标(AP,mAP)

目录1.IOU的概念2.TP TN FP FN的概念3.precision(精确度)和recall(召回率)4.概念举例5.单个指标的局限性1.IOU的概念介绍mAP和AP之前应该先了解一下IOU,IOU就是衡量预测狂和真实框的重合程度。计算IOU的公式为:可以看到IOU是个一个壁纸,既并交...

#算法#计算机视觉#机器学习 +2
到底了