PaddlePaddle公开课第2章：如何掌握机器视觉的现代技术？
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本文共计282个文字，预计阅读时间需要2分钟。
计算机视觉+计算机视觉的不同视角
1.人类对图像感知的研究。
2.理解视觉神经网络和大脑内在生物机制。
3.物理光学、统计学解释。
+ 深度学习模型 + ImageNet + 卷积计算机视觉 Computer Vision
计算机视觉的不同视角
1.人类对图像感知的研究。
2.理解视网膜和大脑内在生物上的机制。
3.物理光学、统计学的解释。
计算机视觉的深度学习模型
ImageNet
卷积神经网络 Convolutional Neural Networks
卷积神经网络发展概况
1.在这个结构中可以使用反向传播来训练权重。
2.Yann LeCun et al在1989年首次展示手写数字识别。
3.Krizhevsky，Sutskever & Hinton在2012年展示了ImageNet竞赛中图像分类上的有效性。
4.Girshick，Donahue，Darrell & Malik（arxiv，2013）（CVPR 2014）展示卷积网络对于目标检测同样可行。
5.……
PaddlePaddle实现
本文共计282个文字，预计阅读时间需要2分钟。
计算机视觉+计算机视觉的不同视角
1.人类对图像感知的研究。
2.理解视觉神经网络和大脑内在生物机制。
3.物理光学、统计学解释。
+ 深度学习模型 + ImageNet + 卷积计算机视觉 Computer Vision
计算机视觉的不同视角
1.人类对图像感知的研究。
2.理解视网膜和大脑内在生物上的机制。
3.物理光学、统计学的解释。
计算机视觉的深度学习模型
ImageNet
卷积神经网络 Convolutional Neural Networks
卷积神经网络发展概况
1.在这个结构中可以使用反向传播来训练权重。
2.Yann LeCun et al在1989年首次展示手写数字识别。
3.Krizhevsky，Sutskever & Hinton在2012年展示了ImageNet竞赛中图像分类上的有效性。
4.Girshick，Donahue，Darrell & Malik（arxiv，2013）（CVPR 2014）展示卷积网络对于目标检测同样可行。
5.……