四、目標檢測進展使用更好的引擎檢測器中非常重要的一個部分就是特征提取的主干網絡，如果backbone性能優良，檢測器效果也會不錯。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網絡都是VGG或者resnet，如果對推理時間有要求，一般選取輕量級的網絡作為主干網絡，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作為主干網絡的SSD檢測算法。所以說主干網絡對時間的精度的影響非常大。VGG，在2014年被提出，有兩種結構，分別是16層和19層，分別被稱為VGG16和VGG19。VGG網絡中使用3x3的卷積代替了5x5和7x7。GoogleNet，顧名思義這個網絡由谷歌提出，將網絡層數增到了22層，同時在網絡中增加了BN層使得訓練更加容易收斂Resnet，殘差網絡結構，在2015年被提出，其結構定制化程度非常高，從10層到152層都可以搭建，主要是解決了網絡訓練退化的問題，加入殘差架構之后網絡不會隨著層數增加而產生退化現場。DenseNet，在殘差網絡的基礎上進行修改，殘差是有shortcut鏈接，而denseNet塊是前面所有的層都與后面層有鏈接，所以是稠密鏈接。深度人工智能學院疲勞駕駛監測系統項目。西藏AI人工智能培訓
梯度較明顯的應用，就是快速找到多維變量函數的極(大/小)值。“梯度遞減”的問題所在，那就是它很容易收斂到局部較小值。重溫神經網絡的損失函數相比于神經網絡輸入、輸出層設計的簡單直觀，它的隱含層設計，可就沒有那么簡單了。依賴于“工匠”的打磨，它就是一個體力活，需要不斷地“試錯”。但通過不斷地“折騰”，研究人員掌握了一些針對隱層的啟發式設計規則（如下文即將提到的BP算法），以此降低訓練網絡所花的開銷，并盡量提升網絡的性能。為了達到理想狀態，我們希望快速配置好網絡參數，從而讓這個損失函數達到極小值。這時，神經網絡的性能也就接近較優！BP神經網絡BP算法，是一個典型的雙向算法。更確切來說，它的工作流程是分兩大步走：（1）正向傳播輸入信號，輸出分類信息（對于有監督學習而言，基本上都可歸屬于分類算法）；（2）反向傳播誤差信息，調整全網權值（通過微調網絡參數，讓下一輪的輸出更加準確）。類似于感知機，每一個神經元的功能都可細分兩大部分：（1）匯集各路鏈接帶來的加權信息；（2）加權信息在激勵函數的“加工”下，神經元給出相應的輸出到首輪信號前向傳播的輸出值計算出來后，實際輸出向量與預期輸出的向量之間的誤差就可計算出來。西藏深度人工智能培訓深度人工智能學院tensorflow架構課程。
從后面16個5X5的featuremap開始，經過了3個全連接層，達到結束的輸出，輸出就是標簽空間的輸出。由于設計的是只要對0到9進行識別，所以輸出空間是10，如果要對10個數字再加上26個大小字母進行識別的話，輸出空間就是62。62維向量里，如果某一個維度上的值較大，它對應的那個字母和數字就是就是預測結果。壓在駱駝身上的一根稻草從98年到本世紀初，深度學習興盛起來用了15年，但當時成果泛善可陳，一度被邊緣化。到2012年，深度學習算法在部分領域取得不錯的成績，而壓在駱駝身上一根稻草就是AlexNet。AlexNet由多倫多大學幾個科學家開發，在ImageNet比賽上做到了非常好的效果。當時AlexNet識別效果超過了所有淺層的方法。此后，大家認識到深度學習的時代終于來了，并有人用它做其它的應用，同時也有些人開始開發新的網絡結構。其實AlexNet的結構也很簡單，只是LeNet的放大版。輸入是一個224X224的圖片，是經過了若干個卷積層，若干個池化層，后面連接了兩個全連接層，達到了的標簽空間。
一、介紹缺陷檢測被使用于布匹瑕疵檢測、工件表面質量檢測、航空航天領域等。傳統的算法對規則缺陷以及場景比較簡單的場合，能夠很好工作，但是對特征不明顯的、形狀多樣、場景比較混亂的場合，則不再適用。近年來，基于深度學習的識別算法越來越成熟，許多公司開始嘗試把深度學習算法應用到工業場合中。二、缺陷數據如下圖所示，這里以布匹數據作為案例，常見的有以下三種缺陷，磨損、白點、多線。如何制作訓練數據呢？這里是在原圖像上進行截取，截取到小圖像，比如上述圖像是512x512，這里我裁剪成64x64的小圖像。這里以一類缺陷為例，下面是制作數據的方法。注意：在制作缺陷數據的時候，缺陷面積至少占截取圖像的2/3，否則舍棄掉，不做為缺陷圖像。一般來說，缺陷數據都要比背景數據少很多，沒辦法，這里請參考我的另外一篇博文，圖像的數據增強通過增強后的數據，缺陷：背景=1：1，每類在1000幅左右~~~三、網絡結構具體使用的網絡結構如下所示，輸入大小就是64x64x3，采用的是截取的小圖像的大小。每個Conv卷積層后都接BN層，具體層參數如下所示。Conv1：64x3x3Conv2：128x3x3ResNetBlock和DenseNetBlock各兩個，具體細節請參考殘差網絡和DenseNet。深度人工智能學院全連接神經網絡。
在上面這個例子里，池化層對每一個2X2的區域求max值，然后把max值賦給生成的featuremap的對應位置。如果輸入圖像是100×100的話，那輸出圖像就會變成50×50，featuremap變成了一半。同時保留的信息是原來2X2區域里面max的信息。操作的實例：LeNet網絡Le顧名思義就是指人工智能領域的大牛Lecun。這個網絡是深度學習網絡的早期原型，因為之前的網絡都比較淺，它較深的。LeNet在98年就發明出來了，當時Lecun在AT&T的實驗室，他用這一網絡進行字母識別，達到了非常好的效果。怎么構成呢？輸入圖像是32×32的灰度圖，首先層經過了一組卷積和，生成了6個28X28的featuremap，然后經過一個池化層，得到得到6個14X14的featuremap，然后再經過一個卷積層，生成了16個10X10的卷積層，再經過池化層生成16個5×5的featuremap。深度人工智能學院網絡模型架構設計課程。四川人工智能培訓價格多少
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什么是學習？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年圖靈獎獲得者、1978年諾貝爾經濟學獎獲得者）曾對“學習”給了一個定義：“如果一個系統，能夠通過執行某個過程，就此改進了它的性能，那么這個過程就是學習”學習的目的，就是改善性能。什么是機器學習？對于某類任務（Task，簡稱T）和某項性能評價準則（Performance，簡稱P），如果一個計算機程序在T上，以P作為性能的度量，隨著很多經驗（Experience，簡稱E）不斷自我完善，那么我們稱這個計算機程序在從經驗E中學習了對于一個學習問題，我們需要明確三個特征：任務的類型，衡量任務性能提升的標準以及獲取經驗的來源學習的4個象限機器學習的方法論“end-to-end”（端到端）說的是，輸入的是原始數據（始端），然后輸出的直接就是目標（末端），中間過程不可知，因此也難以知。就此，有人批評深度學習就是一個黑箱（BlackBox）系統，其性能很好，卻不知道為何而好，也就是說，缺乏解釋性。其實，這是由于深度學習所處的知識象限決定的。從圖1可以看出，深度學習，在本質上，屬于可統計不可推理的范疇。“可統計”是很容易理解的，就是說，對于同類數據，它具有一定的統計規律，這是一切統計學習的基本假設。西藏AI人工智能培訓
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