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卷积神经网络在指标检测中施展出重要作用[1,2,3,4,5]。近期，新的网络结构[6,7]使得指标检测算法能够运行在计算力更低的硬件平台，并且性能足够媲美先进单幅图像指标检测算法。而后，视频给指标检测带来了额定的时空线索，如何利用这一线索设计更好的视频指标检测框架称为目前的次要挑战。

次要介绍四种不同线性分类模型：Logistic回归、Softmax回归、 感知器和反对向量机，这些模型的区别次要在于应用了不同的损失函数． 线性判别函数和决策边界 一个线性分类模型由一或多个线性判别函数组成，模型可能有二分类和多分类两种状况。线性判别函数上点组成的线或者面，称为决策边界或决策立体 二分类 只须要一个…

信息量：它是用来掂量一个事件的不确定性的；一个事件产生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。假如$X$是一个离散型的随机变量，其取值汇合为$X$ = $x_0，x_1，，，x_n$,其概率分布函数为$p(x) = Pr(X = x),x\in X$,则定义事件$X = x_0$的信息量为：

首先，深度学习问题是一个机器学习问题，指从无限样例中通过算法总结出一般性的法则，并能够利用到新的未知数据上．比方，咱们能够从一些历史病例的汇合中总结出症状和疾病之间的法则．这样当有新的病人时，咱们能够利用总结进去的法则，来判断这个病人得了什么疾病．

本文为学习笔记参加：王博kings，Sophia 最近完结的CVPR 2020在推动物体检测方面做出了巨大贡献。在本文中，咱们将介绍一些特地令人印象粗浅的论文。 1、A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds（用于点云3D指标检测的分层图网络） HGNet蕴含三个次要组件： 基于GConv的U形网络（GU-net…

指标检测(object detection)问题绝对于个别AI分类问题更加简单，不仅检测出指标，输入指标的类别，还要定位出指标的地位。分类问题中的简略accuray指标曾经不能反映出指标检测问题后果的准确度，而mAP (Mean Average Precision）就是被用来掂量指标检测算法优劣的罕用指标。要了解什么是mAP，须要先廓清什么是Precision…

之前，我在B站公布了“大话神经网络，10行代码不调包，听不懂你打我！”的视频后，因为简略易懂受到了很多小伙伴的喜爱！ 但也有小伙伴直呼不够过瘾，因为大话神经网络只有4个神经元。 也有小伙伴问不写代码，是否能够做人工智能。应答这两个问题，我录制了新的视频，来实现一套基于CNN的图片分类的神经网络！ 华为云视频…

MNIST数据库是非常经典的一个数据集，就像你学编程起初写一个“Hello Word”的程序一样，学Deep Learning你就会写识别MNIST数据集的Model。

本文在调参记录25的基础上，将自适应参数化ReLU中间层的神经元个数，从2个增加到4个，同时添加了一个Dropout层，继续测试其在Cifar10数据集上的效果。