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为什么说强化学习是针对优化数据的监督学习？

强化学习监督学习编程算法学习方法

强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。

2021-02-23

1.2K0

目标检测算法YOLOv4详解

批量计算图像识别 https 网络安全卷积神经网络

YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：

2020-11-17

16K0

机器视觉 | 光源照明综述(详细版)

要系统的了解光源照明，就必须要了解电磁辐射，这里我们回顾一下电磁辐射的相关知识，我们都知道，光是一定波长范围内的电磁辐射。人眼可见的光称为可见光，其波长范围为380~780nm，波长比此短的称为紫外光(UV)。更短的电磁辐射为X射线和伽马射线。波长比可见光更长的光称为红外线(IR)。比红外线更长的波长为微波和无线电波。来重温一下下面的光谱表：

2020-10-09

3.3K1

蚁群算法详解

如何寻找一条合适的路径，几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。大到全国列车的运行规划，小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的，这一部分有较为成熟的理论与确切的解法，还有与之匹配的各种算法。

2020-09-24

6.4K0

决策树算法原理及应用(详细版)

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。

2020-09-24

2.4K0

热力学成像原理系统及应用综述

在自然界中，只要温度高于绝对零度（-273℃）的物体都能辐射电磁波。红外线是自然界中的电磁波最为广泛的一种存在形式，它是一种能量，而这种能量是我们肉眼看不见的。任何物体在常规环境下都会产生的自身的分子和原子无规则运动，并不停地辐射出热红外能量。

2020-09-08

1.3K0

手把手学机器学习算法中数据预处理(附代码)

编程算法 javascript 机器学习神经网络深度学习

当你想了解机器学习，最好的方式就是用真实的数据入手做实验。网络上有很多优秀的开源资料。这里我们选择了加利福尼亚的房价数据集(数据的获得后面会给出)，它的统计图如下所示，横纵坐标分别代表经纬度，图上有很多圈圈，而圈圈的大小代表着人口数，颜色图则表示房均价，那么一堆数据到手了，但是我们到底要做什么呢？

2020-09-08

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机器视觉检测中的图像预处理方法

图像处理编程算法

本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。

2020-08-28

2.5K0

Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

机器学习神经网络深度学习人工智能 keras

Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。

2020-08-20

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目标检测算法YOLO-V3结构详解

神经网络深度学习人工智能编程算法图像识别

YOLO-V3模型框架，我们主要从它的基础网络Darknet-53以及YOLO-V3的结构方面学习，首先看下Darknet-53结构。

2020-08-13

1.5K0

目标检测算法YOLO-V2详解

神经网络深度学习人工智能图像识别编程算法

今天，我们一起学习下YOLO-V2跟YOLO-V1比起来都做了哪些改进？从速度优化和精确度优化的角度来看，主要有以下内容：

2020-07-29

1.5K0

目标检测模型YOLO-V1损失函数详解

神经网络深度学习人工智能图像识别编程算法

从上期我们知道，YOLO-V1算法最后输出的检测结果为7x7x30的形式，其中30个值分别包括两个候选框的位置和有无包含物体的置信度以及网格中包含20个物体类别的概率。那么YOLO的损失就包括三部分：位置误差，confidence误差，分类误差。损失函数的设计目标就是让坐标(x,y,w,h)，confidence，classification这个三个方面达到很好的平衡。YOLO-V1算法中简单的全部采用了sum-squared error loss来做这件事，如下图：

2020-07-22

3K0

目标检测算法YOLO-V1算法详解

编程算法图像识别神经网络深度学习人工智能

今天我们学习另一系列目标检测算法YOLO(You Only Look Once)，公众号【智能算法】回复“论文YOLOV1”即可下载该论文。Yolo系列算法属于One-Stage算法,是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v5版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。一起看看是如何实现的？本期主要包含以下内容：

2020-07-20

1.5K0

SSD目标检测算法必须知道的几个关键点

存储编程算法机器学习神经网络深度学习

SSD算法的目标函数分两部分：计算相应的预选框与目标类别的confidence loss以及相应的位置回归。如下公式：

2020-07-14

1.8K0

目标检测算法SSD结构详解

存储图像识别编程算法机器学习神经网络

我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作，称为Two-Stage类算法。今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)，该算法属于One-Stage类算法范畴。首先我们先看一下One-Stage和Two-Stage类算法到底有哪些区别。

2020-07-02

2.3K0

目标检测算法Faster RCNN的损失函数以及如何训练？

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RPN网络，一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习，我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务，一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务，另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。而Faster RCNN最后的目标检测网络同样也有两个任务，跟RPN网络类似，一个是判断RPN网络产生的候选框框住的物体是具体哪一类物体的分类任务，另一个是对该候选框进行回归的回归任务。既然两个网络都是多任务网络，那么，我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的？先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）：

2020-06-17

4.5K0

Faster RCNN的神器是什么？

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

由于每期都是逐步改进，重复的不在赘述，所以建议先阅读前面的，这期我们继续改进，学习一下Faster RCNN都做了哪些改进？

2020-06-09

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目标检测算法SPP-Net详解

.net 编程算法机器学习神经网络深度学习

SPP-Net全称Spatial Pyramid Pooling Networks，翻译过来就是空间金字塔池化网络。为什么这里会插进来一个SPP-Net呢？因为SPP-Net对R-CNN的进化有着比较大的影响。主要改进有以下两点：

2020-05-27

1.4K0

【起航】目标检测的里程碑R-CNN通俗详解

编程算法图像识别机器学习神经网络

为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage到one-stage逐步学习目标检测算法常见的原理。 R-CNN是将卷积神经网络方法应用到目标检测问题上的一个里程碑算法，借助于CNN良好的特征提取和分类性能通过RegionProposal的方法实现目标检测。

2020-05-27

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目标检测算法Fast R-CNN详解

.net 神经网络机器学习深度学习人工智能

但是由于SPP-Net仍采用SVM训练分类器和边框回归的方式，无法实现端到端的操作。那么Fast RCNN借鉴了SPP-Net算法的思想，改进了这3点：

2020-05-27

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