贪婪大学简历电脑视觉高端类百度网盘共享下载第二阶段
采集方式:+v pycoder 666[经典cv]综合项目图像字幕
项目简介图像字幕是让计算机自动生成图像内容的描述性文本。图像字幕结合了计算机视觉和自然语言处理技术。首先，计算机需要能够理解图像中包含的对象，然后计算机需要理解对象和对象之间的关系，以及对象和环境之间的关系。最后，计算机“看到”的场景应该用自然语言处理技术来描述。
技术应用场景图像字幕是让计算机自动生成图像内容的描述性文本。图像字幕结合了计算机视觉和自然语言处理技术。首先，计算机需要能够理解图像中包含的对象，然后计算机需要理解对象和对象之间的关系，以及对象和环境之间的关系。最后，计算机“看到”的场景应该用自然语言处理技术来描述。
[无人驾驶] cnn交通标志识别项目介绍了一幅包含交通标志的图片，如限速80、单行道等。照片是在真实场景下拍修罗武神最新章节摄的，存在以下问题:光照不均匀、雪/树叶遮挡、分辨率非常低以及夜间反射。在各种复杂场景下，我们需要达到98%以上的识别准确率。
技术应用场景是计算机视觉领域深度学习的典型应用，具有广泛的应用。根据车前摄像头拍摄的图像控制方向盘转动的方向和角度是自动驾驶中需要解决的核心问题。除了无人应用场景，你还可以将你的知识应用到人脸识别、商品识别(无人超市)、黄色识别、安全监控、光学字符识别等许多领域。
【无人驾驶】cnn方向盘自动转向项目介绍了自动驾驶中需要解决的最重要的问题:给定汽车摄像头拍摄的图像，判断如何转向，并预测方向盘的方向和角度。本项目旨在向您展示如何使用深层神经网络解决回归问题。与分类/识别场景不同，在回归问题场景中，神经网络的输出值是连续值。
技术应用场景该技术是一个典型的回顾问题，可用于所有基于图像的回顾问题，如自动驾驶中油门大小的控制、无人驾驶船舶和无人驾驶飞行器的驾驶、预测图像中人的年龄、预测图像中物体的大小、预测图像中物体与摄像机之间的距离等。
【无人驾驶】目标检测固态硬盘项目介绍了摄像头在车前拍摄的图像，并定位物体(行人、车辆、自行车等)。)这是确保自动驾驶汽车安全驾驶不可或缺的技术。目标检测包括图像定位和分类识别，同时需要解决回归和分类问题。
技术应用场景本项目中使用的技术是目标检测，包括分类、识别和回归等多项任务。这是计算机视觉要解决的一个基本问题:图像中包含什么物体，它们的位置和大小是什么。这项技术可以用在很多场景中，比如:无人超市，判断货架是否缺货，缺少什么商品，哪个货架；在军事上，有必要在战场画面中识别敌我，并给出敌方目标的位置；工业探伤:自动从图像中发现缺陷产品，并将缺陷产品与真品分开。
[无人驾驶]二元神经网络项目交通标志识别介绍传统深度神经网络的权重是浮点数。二元神经网络使用二进制值来表示网络的权重。二元神经网络有两个优点:1 .经过训练的网络模型很小(理论上小32倍)；2.易于使用硬件进行高效实现，这使得预测速度更快。通过重复交通标志所标识的项目，我们将看到bnns网络结构的优势。
技术应用场景该技术可以学习任何深度的场景，目标是减小模型的大小和预测的计算速度。我们经常需要将深度学习应用到手机和其他iot设备上，这些设备的内存小、功能有限、计算能力有限。直接使用它是不现实的。二元神经网络提供了一个更好的解决方案，它使我们能够以有限的计算代价来使用深度神经网络。
[无人驾驶]方向盘转向网络的效率项目简介效率网络的目标是在不牺牲深层神经网络性能的情况下最小化网络模型的大小和计算量。自动我就是阴阳先生有声小说驾驶需要在很短的时间内做出准确的预测，而效率网络可以在不牺牲性能的情况下做到这一点。
技术应用场景前的效率网络为我们提供了一个减小模型规模和预测计算速度的解决方案。效率网络比二进制网络能明显减小模型的规模，但效率网络能保持普通深层网络的性能，适用于网络输出结果精度要求高的应用场景。
【经典简历】人脸识别双网项目介绍在办公室刷脸和打卡的场景中，新员工可能每天都来来去去。添加/删除员工相当于添加/删除类别。传统的深度学习需要重新训练网络，这是非常昂贵的。如果您进行了培训，您不需要重新培训网络模型来添加/删除员工。双网是一种解决方案。
技术应用场景本项目中使用的技术是一次性学习。一次性学习可以大大减少由于再培训带来的工作量。没有一次性学习，每一个额外的类别都需要再培训，这极大地限制了深度学习的应用场景。
[经典简历]手写字符识别胶囊网络项目简介收集数据是一项非常耗时费力的任务，而传统的深度学习需要大量数据。胶囊网络的目标是使用少量数据进行深度学习。在这个项目中，我们将使用胶囊网络来识别手写字符。
技术应用场景该技术可以学习任何深度的场景，目的是减少对训练数据的需求，节省收集数据的成本。
文章来源：www.atolchina.com