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c4w3_目标检测

目标检测 Object detection 目标检测的第一步是目标定位（Object localization）。对于图片分类器我们已经十分了解，而目标定位不仅需要判断图片中是否有某一类对象，还需要在图片中标记出它的位置。 如果图片中有多个对象，就需要识别出图片中所有的对象，并标记出来位置，也就是目 ......
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c4w4_人脸识别和神经风格转换

特殊应用：人脸识别和神经风格转换 人脸识别 与人脸识别（Face Recognition）相关的还有活体检测（Liveness Detection）问题，在这里仅讨论前者。 人脸验证（Face Verification）和人脸识别（Face Recognition）的区别: 人脸验证：一般指一个1对 ......
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c4w2_深度卷积网络案例探究

深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......
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c4w1_卷积神经网络

卷积神经网络 计算机视觉问题 计算机视觉（computer vision）是因深度学习而快速发展的领域之一，它存进了如自动驾驶、人脸识别等应用的发展，同时计算机视觉领域的发展还可以给其他领域提供思路。 计算机视觉应用的实例：图片分类（识别是不是一只猫）、目标检测（检测途中汽车行人等）、图片风格转移等 ......
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