cs231n

斯坦福CS231n李飞飞计算机视觉笔记

第一课：计算机视觉历史回顾与介绍（上）简单的介绍：关于课程，我们要解决的问题，我们要学习的工具神经网络/卷积神经网络（深度学习网络）我们实际上进入了一个视觉时代（像素），互联网作为信息载体和传感器的发展。对照片进行标签、分类、处理视频的每一帧依赖计算机视觉的发展。挑战：非常大量的数据，以及“暗物质”（无法手工处理）。本门课：模型方面：神经网络应用范围：视觉识别深入理解问题本质，思考问题的真正定义，
带刺的小花_ea97·2019-12-07 10:08

cs231n## neural-networks-2

agenda构建数据和模型数据预处理weight初始化正规化(Regularization)Loss函数数据预处理减均值假如X是一幅图像(h,w,c):X-=np.mean(X),若按照颜色通道划分还可以是np.mean(X,axis=0),减均值最大的好处就是处理之后的图像数据均值为零.以图像中只包含两个像素为例X=[a,b],Y=X-np.mean(X)=[a-(a+b)/2,b-(a+b)/
db24cc·2019-12-06 09:54

CS231n (winter 2016) : Assignment3

前言：以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。
Deepool·2019-12-02 02:40

Stanford_cs231n_lecture8：Spatial Localization and Detection

大纲介绍这节课程的主要是接着之前的已经讲过的卷积神经网络，开始进入相关的应用。这里的应用就是从，分类（Classification），定位（Localization）和检测（Detection）三个方面切入。所以就就从这三个相近的概念入手，来看一下这节课程。三者的比较先上图来直观的看一下：Paste_Image.png从上图可以直观的看到：1.对于分类而言，就是对于给定的图片把其划分到给定的几种类
咨诹善道·2019-12-01 21:14

Linear Classification: Support Vector Machine, Softmax

此笔记基于斯坦福cs231n课程。
JerryiGeek·2019-12-01 17:52

Stanford cs231n

计算机视觉概述computervision针对视觉数据的研究视觉传感器的增长和发展（eg手机）超级多的视觉数据思科2015研究：估计到2017互谅网上大约80%的流量都是视频但是视觉数据很大，接下来的问题就是如何用算法开发和利用这些数据视觉数据真的很难理解另一个统计youtube每一秒就有长达5h的视频传到youtube（eg我的一个朋友，网易实习，视频标记，分类）计算机视觉跨学科领域（生物，物理
_Ely·2019-11-28 04:37

paln

学习目标:C/C++、操作系统、Linux驱动待安排《tensorflow实战》VGGNet《tensorflow实战》AlexNetCS231n：方向传播学习tf-slim怎么进行迁移训练2019.11.20
我不是斗哥·2019-11-22 14:41

DCGAN生成动漫人物头像---pytroch版

最近正好学完cs231N的课程，就用它来练练手吧。一、准备数据网上有很多GAN原理的介绍，此处不再多说，直接上代码！首先
昨日啊萌·2019-11-13 19:26

【Pytorch代码】Pytorch 迁移学习教程代码 逐句详解

教程介绍在本教程中，主要介绍基于迁移学习的卷积神经网络的图片分类方法，更多的内容请访问：cs231nnoteshttps://cs231n.github.io/transfer-learning/__以下是从该博客中引用的部
王鑫是个弄潮儿·2019-11-13 16:39

cs231n - assignment1 - knn

跟着cs231nassignment1的knn部分的notebook引导，把这个作业做完了。
xionghuisquall·2019-11-08 10:11

CS231n课程作业（一）KNN分类器

一、前言CS231n是斯坦福大学开设的一门深度学习与计算机视觉课程，是目前公认的该领域内最好的公开课。目前，该课程的全部资料已经被翻译为中文，非常适合自学。
金戈大王·2019-11-03 14:49

cs231n - Section#5 - 神经网络（一）

快速介绍对神经网络模型的引入，不必非要使用对人脑的比喻。实际上，根据之前课程中的线形模型，可以引申出神经网络模型。在线性模型中，s=Wx，其中W是[10,3072]的矩阵，x是图像像素点被拉长为[3072,1]的矢量。两者计算得到s为[10,1]的矢量，其每个分量对应一种类别的得分score。由上面的式子，可以引入非线性函数，变成一个神经网络。例如一个简单的神经网络模型可以由下面式子表示，s=W2
xionghuisquall·2019-11-03 08:05

simple-faster-rcnn-pytorch代码理解

但是当时根本就代码根本就看不懂，虽然有好多人说要学会看代码，但根本就进不去，所以我就练习吴恩达深度学习和cs231n的习题作业。当时好像花了挺长时间，应该是两个月，但是现在回想起来感觉很不值。
一直都是菜鸟·2019-11-02 21:32

【20170903】如何入门AI？吴恩达采访AI大神

一、有计算机和数学基础，可以通过各种资源自学，不一定要读博1、编程，从pathon开始，读别人写的代码，Github上写很好的代码2、数学，概率论、微积分，线性代数3、课程，吴恩达系列，CS231n3、
胖头虎爱小龙龙·2019-11-02 10:34

CS231n Spring 2019 Assignment 3—StyleTransfer-PyTorch风格迁移

StyleTransfer-PyTorch风格迁移ContentlossStylelossTotal-variationregularization结果链接在上次的NetworkVisualization之后，这次接着是StyleTransfer，选择的还是PyTorch版本，个人认为这次代码还是比较简单有趣，也是直接在StyleTransfer-PyTorch.ipynb编写完成的。这次自己编一
laizi_laizi·2019-09-24 19:13

CS231n Spring 2019 Assignment 3—vanilla RNN/LSTM for image captioning

vanillaRNN/LSTMforimagecaptioningVanillaRNNVanillaRNN:stepforward/backwardVanillaRNN:forward/backwardWordembedding:forward/backwardRNNforimagecaptioningTest-timesamplingLSTM(LongShortTermMemory)LSTM:s
laizi_laizi·2019-09-22 09:00

cs231 Network Visualization (PyTorch)

cs231NetworkVisualization(PyTorch)在本笔记本中，我们将探索使用图像梯度来生成新图像。
段智华·2019-09-03 23:53

【2017cs231n】：课程笔记-第2讲：图像分类

【2017cs231n】：课程笔记-第2讲：图像分类搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事'获取更多算法、机器学习干货csdn：https://blog.csdn.net/baidu
xiaoming3526·2019-08-29 19:00

cs231n学习之神经网络训练技巧（7）

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/beb772848c3b训练trickcs231n系列博客之(4),(5),(6)分别介绍了网络参数初始化、
Latet·2019-08-24 15:40

cs231n学习之参数更新（6）

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/7b00149dc797参数更新神经网络学习的目标是找到一组使损失函数尽可能小的参数，这个过程一般称作最优化问题。一般计算参数的梯度来更新参数，沿着梯度的方向进行参数更新，然后重复多次，直到收敛，这个最基础的参数更新方法叫做随机梯度下降（stochasticgradientdescent,SGD）基于梯度
Latet·2019-08-24 15:27

cs231n学习之双层神经网络及反向传播（3）

cs231n课件截图.png这里的cellbody就是线性分类器中的线性转换，相对于前者这里多的部分是activationfunction（激活函数），一方面，激活函数的功能可以理解成生物神经网络中的突触结
Latet·2019-08-24 15:28

cs231n学习之Linear classification(2)

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/e1edb629eab2Linearclassification在cs231n的第一节实验中采取的是KNN分类算法
Latet·2019-08-24 15:11

cs231n学习之KNN（1）

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/ea566512b04fKNN原理K近邻(K-nearestneighbor)是一种基本的分类和回归的算法，在cs231中只介绍了分类算法。KNN分类算法的思想：给定一批带标签的数据作为训练数据，在对未知标签的数据进行分类时，根据其K个最近邻训练数据的标签，采取多数表决的方法进行预测。KNN中训练不花时间
Latet·2019-08-24 15:46

cs231n assignment2 PyTorch

文章目录BarebonesPyTorchThree-LayerConvNetTrainingaConvNetPyTorchModuleAPIModuleAPI:TrainaThree-LayerConvNetPartIV.PyTorchSequentialAPIPartV.CIFAR-10open-endedchallenge搭建卷积神经网络需要注意的事项BarebonesPyTorchThree
一叶知秋Autumn·2019-08-21 10:41

深度学习入门

深度学习入门1.DeepLearningTutorial李宏毅300页PPT链接：https://pan.baidu.com/s/1PQawyWmjGL0Hvhtj5z0Qtw提取码：pg162.2017CS231n
Clara_xue·2019-08-14 17:10

深度学习入门

深度学习入门1.DeepLearningTutorial李宏毅300页PPT链接：https://pan.baidu.com/s/1PQawyWmjGL0Hvhtj5z0Qtw提取码：pg162.2017CS231n
Clara_xue·2019-08-14 17:10

CS231N2017_assignment1_knn作业记录

在下小白一枚，最近正在学习cs231n课程，希望能够一点点把课程配套的作业做完。本文中若有错误之处，欢迎大家指正。
wang-jin·2019-08-12 10:16

cs231n assignment2 ConvolutionalNetworks

文章目录ConvolutionNaiveforwardpassNaivebackwardpassMax-PoolingNaiveforwardNaivebackwardThree-layerConvNetSpatialBatchNormalizationGroupNormalizationforwardbackwardConvolutionNaiveforwardpass实现卷积操作，按照卷积的流
一叶知秋Autumn·2019-08-11 20:58

cs231n assignment2 dropout

代码：https://github.com/LiuZhe6/CS231N为了防止神经网络过拟合数据，可以采用dropout方法。其主要思想是：对隐藏层中部分输出或者权重随机置为0。
一叶知秋Autumn·2019-08-03 11:52

cs231n assignment2 Batch Normalization

BatchNormalization的反向推导比之前的稍微复杂一些，但是画出计算图后，从后往前推导就会变的简单。文章目录BatchnormalizationforwardbackwardLayerNormalization:ImplementationInlineQuestionBatchnormalizationforward首先实现layers.py中的batchnorm_forward()函
一叶知秋Autumn·2019-08-02 10:21

cs231n课程作业assignment1（KNN）

前言：以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。
27Up·2019-07-31 18:10

CS231n：作业1——KNN

前言详细代码见github问答总结：实现knn算法中，我们使用了torch.argsort,torch.argmax,torch.bincount函数简化了代码，脑海中模拟他们的过程。实现knn算法向量化过程中，我们使用了+号的传播原理(dist=d1+d2+d3),其中d1∈RM×1,d2∈RM×N,d3∈R1×Nd_1\inR^{M\times1},d_2\inR^{M\timesN},d_3
无聊的人生事无聊·2019-07-31 12:40

cs231n assignment2 Fully-connected Neural Network

开始了卷积神经网络的学习，这部分内容还是非常多的。本次作业分为五个部分：Q1：Fully-connectedNeuralNetwork、Q2：BatchNormalization、Q3：Dropout、Q4:ConvolutionalNetworks、Q5：PyTorch/TensorFlowonCIFAR-10。以下内容为全连接网络内容，采用模块化的设计，思路非常清晰。准备工作：需要安装Pyto
一叶知秋Autumn·2019-07-29 11:36

CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Spring 2017 英文课程大纲

ThisisthesyllabusfortheSpring2017iterationofthecourse.EventTypeDateDescriptionCourseMaterialsLecture1TuesdayApril4CourseIntroductionComputervisionoverviewHistoricalcontextCourselogistics[slides][video
夏普通·2019-07-19 21:05

python+numpy实现的基本矩阵操作示例

usr/bin/envpython#coding:utf-8#学习numpy中矩阵的代码笔记#2018年05月29日15:43:40#参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial
月下花弄影·2019-07-19 09:20

斯坦福CS231n课程笔记（第二课）

1、图像分类Challenges：光照、角度、尺度、形变、遮挡等。2、数据驱动图像分类一般方法：defclassify(image):#算法returnclass_label数据驱动方法：#训练模型deftrain(train_images,train_labels):#ML算法returnmodel#预测结果defpredict(model,test_images):#预测returntest_
处女座的柚子·2019-07-10 00:25

2017CS231n笔记6.训练神经网络（上）

文章目录概述ActivationFunctions激活函数sigoid的优缺点tanh(x)特点ReLU优缺点LeakyReLU优缺点ExponentialLinearUnits(ELU)MaxoutTLDR(ToolongDon'tRead)DataPreprocessing数据处理TLDRWeightInitialization权重初始化Xavier初始化BatchNormalization批
oldmao_2001·2019-06-13 15:43

神经网络入门

原文链接：http://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10984108.html参考文章：-[CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（上）](https://zhuanlan.zhihu.com
diaoer7075·2019-06-06 14:00

目标检测算法总结—R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）

全卷积网络物体检测R-CNN拓展：SPPNet——SpatialPyramidPooling（空间金字塔池化）FastR-CNNFasterR-CNN总结References简介本文的截图和内容摘要参考了CS231n
aift·2019-06-04 14:54

薅羊毛之Colab的使用

文章目录0.说在前面1.GoogleDrive2.GoogleColab使用安装各种工具包用Colab运行GoogleDrive中的.py文件下载数据集设置GPU验证GPU运行状态开搞CS231nbyColab
oldmao_2001·2019-06-02 14:28

cannot import name 'imread' from 'scipy.misc'

问题描述：在做斯坦福CS231n计算机视觉第一课的KNN分类器时，出现的错误。网上说可以通过pipinstallpillow解决问题，但是环境中已经有pillow。
熊出没之熊二快跑·2019-05-31 00:22

2017CS231n笔记1.课程简介

文章目录概述计算机视觉历史背景课程概述课后小作业概述由帅气的JustinJohnson开场，大概寒暄一下，了解一下课程，讲师团队等，上个图感受一下：计算机视觉历史背景整个课程就这里能看到大牛现身，短短30分钟的介绍，分三个部分：生物学上有关视觉的一些发现，例如：由澳大利亚某科学家发现在某一段时间上，生物种类大幅增长，究其原因就是视觉的出现，捕食，逃跑各种视觉刺激了生物的进化，还讲了科学家如何研究猫
oldmao_2000·2019-05-28 20:18

深度学习 | 优质的深度学习资源（DL、ML、CV、paper、blog、比赛....）

优质课程CS231n:http://cs231n.github.io/【英文】斯坦福大学李飞飞教授主讲，几乎是CV入门必看。
qyhyzard·2019-05-23 20:25

深度学习 | 优质的深度学习资源（DL、ML、CV、paper、blog、比赛....）

优质课程CS231n:http://cs231n.github.io/【英文】斯坦福大学李飞飞教授主讲，几乎是CV入门必看。
qyhyzard·2019-05-23 20:25

深度学习 | 深入解析CNN pooling 池化层原理及其作用

图片和以下部分内容来自CS231n从上面左图可以看到，使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸。
qyhyzard·2019-05-23 15:49

深度学习 | 深入解析CNN pooling 池化层原理及其作用

图片和以下部分内容来自CS231n从上面左图可以看到，使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸。
qyhyzard·2019-05-23 15:49

学习pytorch: 深度学习入门建议

1.深度学习入门网上的资源非常多，这里重点推荐一个资源：斯坦福大学公开课CS231N。对应的中文翻译及视频资料等如下：CS231n官方笔记及其中文译本。
张王李刘赵孙杨·2019-05-14 18:09

cs231n学习笔记-2017

chapter1课程介绍https://blog.csdn.net/JachinMa/article/details/90116789chapter2图像分类https://blog.csdn.net/JachinMa/article/details/90146263chapter3损失函数和优化https://blog.csdn.net/JachinMa/article/details/9018
JachinMa·2019-05-11 22:57

神经网络佛系炼丹手册

看了一眼之后发现跟之前CS231N课上的其中一节主题非常相似，而且在实际coding中也确实非常实用，于是趁着五一没事就再复习总结一遍记录下来，希望对大家也都有帮助吧。
kaiyuan_sjtu·2019-05-01 15:14

Nesterov动量更新方法理解要点

本文主要是对CS231n相应部分做一些详细的阐释为了解释Nesterov动量更新的原理，我们从速度更新表达式开始说起。
dawningblue·2019-04-24 10:31
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