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目标检测(人脸识别)经典算法—MTCNN(Multi-task Cascaeded Convolutional Networks)

多任务级联卷积网络该网络可以称之为目标检测应用的开山之作。但是由于其网络层次复杂,识别速度慢,目前的工程领域并不常用,其核心思想却在各个常用的目标检测算法中经常使用。一、图像金字塔当网络对一张图片进行特征提取时,我们设定的框往往不能够框住图片上的目标(对于任意一张图片我们并不知道目标在图片上所占的比例),如下图所示,由于设定窗口(蓝框)太小,无论如何移动,也框不到我们想得到的人脸。使用图...

2019-11-27 22:35:09

深度学习基础入门篇(1)一 卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)

@深度学习基础入门篇(1)一 卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)结构:输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层卷积神经网络结构如下图所示:通道和特征图详解一、CNN–Convolution如上图所示,左图为6 X 6 feature map(特征图),右图为若干个3 X 3 Filter(卷积核)卷积过程如下:当步长为1时,Filter...

2019-11-27 20:45:43

NSGA-III 笔记

NSGA-III笔记核心Motivation:多目标进化算法是否对解决超目标优化问题有效?Contribution:解释NSGA-III中定义参考点和NSGA-II中使用拥挤距离的区别随机生成N个个体的初始种群,N为种群大小。P_{t}为第t代时的种群,Q_{t}为P_{t}经过交叉、变异(参考遗传算法)后生成的种群,R_{t}为两种群之和。显然,R_{t}和Q_{t}的大小都为N,R_{t}的大...

2019-06-26 21:59:46

优化学习基础篇——遗传算法(Genetic Algorithm)

I 种群初始化(1)随机产生population_size条染色体(2)二进制编码为十进制II 适应度计算III 选择(1)只保留非负的适应度(2)计算适应度和(3)计算cumsum(4)轮盘赌IV 交叉V 变异...

2019-06-20 17:00:33
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