四、目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)展使用更好的引擎檢測(cè)器中非常重要的一個(gè)部分就是特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)，如果backbone性能優(yōu)良，檢測(cè)器效果也會(huì)不錯(cuò)。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干網(wǎng)絡(luò)都是VGG或者resnet，如果對(duì)推理時(shí)間有要求，一般選取輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)作為主干網(wǎng)絡(luò)，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作為主干網(wǎng)絡(luò)的SSD檢測(cè)算法。所以說主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間的精度的影響非常大。VGG，在2014年被提出，有兩種結(jié)構(gòu)，分別是16層和19層，分別被稱為VGG16和VGG19。VGG網(wǎng)絡(luò)中使用3x3的卷積代替了5x5和7x7。GoogleNet，顧名思義這個(gè)網(wǎng)絡(luò)由谷歌提出，將網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增到了22層，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)中增加了BN層使得訓(xùn)練更加容易收斂Resnet，殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在2015年被提出，其結(jié)構(gòu)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(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練退化的問題，加入殘差架構(gòu)之后網(wǎng)絡(luò)不會(huì)隨著層數(shù)增加而產(chǎn)生退化現(xiàn)場(chǎng)。DenseNet，在殘差網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)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(xué)院疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)項(xiàng)目。西藏AI人工智能培訓(xùn)

    梯度較明顯的應(yīng)用，就是快速找到多維變量函數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出層設(shè)計(jì)的簡單直觀，它的隱含層設(shè)計(jì)，可就沒有那么簡單了。依賴于“工匠”的打磨，它就是一個(gè)體力活，需要不斷地“試錯(cuò)”。但通過不斷地“折騰”，研究人員掌握了一些針對(duì)隱層的啟發(fā)式設(shè)計(jì)規(guī)則（如下文即將提到的BP算法），以此降低訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)所花的開銷，并盡量提升網(wǎng)絡(luò)的性能。為了達(dá)到理想狀態(tài)，我們希望快速配置好網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而讓這個(gè)損失函數(shù)達(dá)到極小值。這時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能也就接近較優(yōu)！BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法，是一個(gè)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(hào)，輸出分類信息（對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)而言，基本上都可歸屬于分類算法）；（2）反向傳播誤差信息，調(diào)整全網(wǎng)權(quán)值（通過微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，讓下一輪的輸出更加準(zhǔn)確）。類似于感知機(jī)，每一個(gè)神經(jīng)元的功能都可細(xì)分兩大部分：（1）匯集各路鏈接帶來的加權(quán)信息；（2）加權(quán)信息在激勵(lì)函數(shù)的“加工”下，神經(jīng)元給出相應(yīng)的輸出到首輪信號(hào)前向傳播的輸出值計(jì)算出來后，實(shí)際輸出向量與預(yù)期輸出的向量之間的誤差就可計(jì)算出來。西藏深度人工智能培訓(xùn)深度人工智能學(xué)院tensorflow架構(gòu)課程。

    從后面16個(gè)5X5的featuremap開始，經(jīng)過了3個(gè)全連接層，達(dá)到結(jié)束的輸出，輸出就是標(biāo)簽空間的輸出。由于設(shè)計(jì)的是只要對(duì)0到9進(jìn)行識(shí)別，所以輸出空間是10，如果要對(duì)10個(gè)數(shù)字再加上26個(gè)大小字母進(jìn)行識(shí)別的話，輸出空間就是62。62維向量里，如果某一個(gè)維度上的值較大，它對(duì)應(yīng)的那個(gè)字母和數(shù)字就是就是預(yù)測(cè)結(jié)果。壓在駱駝身上的一根稻草從98年到本世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)興盛起來用了15年，但當(dāng)時(shí)成果泛善可陳，一度被邊緣化。到2012年，深度學(xué)習(xí)算法在部分領(lǐng)域取得不錯(cuò)的成績，而壓在駱駝身上一根稻草就是AlexNet。AlexNet由多倫多大學(xué)幾個(gè)科學(xué)家開發(fā)，在ImageNet比賽上做到了非常好的效果。當(dāng)時(shí)AlexNet識(shí)別效果超過了所有淺層的方法。此后，大家認(rèn)識(shí)到深度學(xué)習(xí)的時(shí)代終于來了，并有人用它做其它的應(yīng)用，同時(shí)也有些人開始開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其實(shí)AlexNet的結(jié)構(gòu)也很簡單，只是LeNet的放大版。輸入是一個(gè)224X224的圖片，是經(jīng)過了若干個(gè)卷積層，若干個(gè)池化層，后面連接了兩個(gè)全連接層，達(dá)到了的標(biāo)簽空間。

    一、介紹缺陷檢測(cè)被使用于布匹瑕疵檢測(cè)、工件表面質(zhì)量檢測(cè)、航空航天領(lǐng)域等。傳統(tǒng)的算法對(duì)規(guī)則缺陷以及場(chǎng)景比較簡單的場(chǎng)合，能夠很好工作，但是對(duì)特征不明顯的、形狀多樣、場(chǎng)景比較混亂的場(chǎng)合，則不再適用。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別算法越來越成熟，許多公司開始嘗試把深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到工業(yè)場(chǎng)合中。二、缺陷數(shù)據(jù)如下圖所示，這里以布匹數(shù)據(jù)作為案例，常見的有以下三種缺陷，磨損、白點(diǎn)、多線。如何制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)呢？這里是在原圖像上進(jìn)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(shù)據(jù)的方法。注意：在制作缺陷數(shù)據(jù)的時(shí)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(shù)據(jù)都要比背景數(shù)據(jù)少很多，沒辦法，這里請(qǐng)參考我的另外一篇博文，圖像的數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)，缺陷：背景=1：1，每類在1000幅左右~~~三、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體使用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(gè)Conv卷積層后都接BN層，具體層參數(shù)如下所示。Conv1：64x3x3Conv2：128x3x3ResNetBlock和DenseNetBlock各兩個(gè)，具體細(xì)節(jié)請(qǐng)參考?xì)埐罹W(wǎng)絡(luò)和DenseNet。深度人工智能學(xué)院全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    在上面這個(gè)例子里，池化層對(duì)每一個(gè)2X2的區(qū)域求max值，然后把max值賦給生成的featuremap的對(duì)應(yīng)位置。如果輸入圖像是100×100的話，那輸出圖像就會(huì)變成50×50，featuremap變成了一半。同時(shí)保留的信息是原來2X2區(qū)域里面max的信息。操作的實(shí)例：LeNet網(wǎng)絡(luò)Le顧名思義就是指人工智能領(lǐng)域的大牛Lecun。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的早期原型，因?yàn)橹暗木W(wǎng)絡(luò)都比較淺，它較深的。LeNet在98年就發(fā)明出來了，當(dāng)時(shí)Lecun在AT&T的實(shí)驗(yàn)室，他用這一網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字母識(shí)別，達(dá)到了非常好的效果。怎么構(gòu)成呢？輸入圖像是32×32的灰度圖，首先層經(jīng)過了一組卷積和，生成了6個(gè)28X28的featuremap，然后經(jīng)過一個(gè)池化層，得到得到6個(gè)14X14的featuremap，然后再經(jīng)過一個(gè)卷積層，生成了16個(gè)10X10的卷積層，再經(jīng)過池化層生成16個(gè)5×5的featuremap。深度人工智能學(xué)院網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)課程。四川人工智能培訓(xùn)價(jià)格多少

深度人工智能學(xué)院線上線下雙模式教學(xué)。西藏AI人工智能培訓(xùn)

    什么是學(xué)習(xí)？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者、1978年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者）曾對(duì)“學(xué)習(xí)”給了一個(gè)定義：“如果一個(gè)系統(tǒng)，能夠通過執(zhí)行某個(gè)過程，就此改進(jìn)了它的性能，那么這個(gè)過程就是學(xué)習(xí)”學(xué)習(xí)的目的，就是改善性能。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？對(duì)于某類任務(wù)（Task，簡稱T）和某項(xiàng)性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則（Performance，簡稱P），如果一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在T上，以P作為性能的度量，隨著很多經(jīng)驗(yàn)（Experience，簡稱E）不斷自我完善，那么我們稱這個(gè)計(jì)算機(jī)程序在從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)了對(duì)于一個(gè)學(xué)習(xí)問題，我們需要明確三個(gè)特征：任務(wù)的類型，衡量任務(wù)性能提升的標(biāo)準(zhǔn)以及獲取經(jīng)驗(yàn)的來源學(xué)習(xí)的4個(gè)象限機(jī)器學(xué)習(xí)的方法論“end-to-end”（端到端）說的是，輸入的是原始數(shù)據(jù)（始端），然后輸出的直接就是目標(biāo)（末端），中間過程不可知，因此也難以知。就此，有人批評(píng)深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)黑箱（BlackBox）系統(tǒng)，其性能很好，卻不知道為何而好，也就是說，缺乏解釋性。其實(shí)，這是由于深度學(xué)習(xí)所處的知識(shí)象限決定的。從圖1可以看出，深度學(xué)習(xí)，在本質(zhì)上，屬于可統(tǒng)計(jì)不可推理的范疇。“可統(tǒng)計(jì)”是很容易理解的，就是說，對(duì)于同類數(shù)據(jù)，它具有一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，這是一切統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基本假設(shè)。西藏AI人工智能培訓(xùn)

成都深度智谷科技有限公司位于中國(四川)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)成都天府一街369號(hào)1棟2單元17樓1715號(hào)。公司自成立以來，以質(zhì)量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個(gè)細(xì)節(jié)，公司旗下人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)深受客戶的喜愛。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念，秉持誠信為本的理念，打造教育培訓(xùn)良好品牌。深度智谷立足于全國市場(chǎng)，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，飛快響應(yīng)客戶的變化需求。