骑着蜗牛逛世界
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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用

目标定位

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第1张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第2张图片

特征点检测

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第3张图片

目标检测（滑动窗口方法）

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第4张图片

用不同大小窗口滑动截取小图片输入卷积中分类1、0

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第5张图片

卷积的滑动窗口实现

转换全连接层为卷积层

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第7张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第8张图片

Bounding Box预测（yolo基础）

检测目标的中心点位于哪个框就归属于哪个框，输出为3*3*8

c1表示是否有行人，c2表示是否有汽车,c3表示是否有摩托车

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第9张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第10张图片

交并比（IOU）:判断检测效果的标准

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非极大值抑制：检测算法会对用一个物体检测到多次，为了对同一物体只检测到一次

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第13张图片

Anchor Boxes:之前每个格子只能检测出一个对象，要使得每个格子检测出多个对象

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第14张图片

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第16张图片

Yolo算法

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第19张图片

局部区域卷积：R-CNN

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人脸识别的关键问题：一次学习问题

数据库只有每个人的一张图片

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定义一个比较两张图片相似度的函数

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Siamese网络：比较两张图片相似度的网络，讲过相同参数的网络模型后得到的128位编码应该相似

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第24张图片

Triple损失：三元组损失函数

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第26张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第27张图片

借助逻辑回归把人脸识别当做二分类任务

之前计算相似度网络的编码输出作为逻辑回归的输入

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神经风格迁移

深度卷积在学什么？

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第30张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第31张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第32张图片

代价函数

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第34张图片

内容代价函数

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风格代价函数

风格相似矩阵

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5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第37张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第38张图片

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第39张图片

卷积推广到三维

5、 卷积神经网络-----目标检测及特殊应用_第40张图片

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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