本教程依托于 Stanford 斯坦福大学的《CS231n:深度学习与计算机视觉》,对深度学习与计算机视觉方向的图像分类、CNN、RNN、目标检测、图像分割、生成模型等各个主题做了体系化的梳理
本教程依托于 Stanford 斯坦福大学的《CS231n:深度学习与计算机视觉》,对深度学习与计算机视觉方向的图像分类、CNN、RNN、目标检测、图像分割、生成模型等各个主题做了体系化的梳理
线性神经网络,在处理图像的时候,会把图像展开成1d的vector,这个就破坏了图像本身的spatial的结构,因此conv的神经网络针对这个而设计。卷积层的表现形式,和传统cv里的filter很像,特定的filter,提取特定的特征...
介绍了卷积神经网络的发展史以及它的框架和重要组成部分
斯坦福大学的 CS231n(全称:面向视觉识别的卷积神经网络)一直是计算机视觉和深度学习领域的经典课程,每年开课都吸引很多学生。今年是该课程第3次开课,学生达到730人(第1次150人,第2次350人)。今年的CS231n ...
CS231N计算机视觉公开课的作业答案,只有assignment1,其中包含了作业,还有作业的答案,还有在网上下载的数据集,都在里面了。这个作业是用的anaconda的jupyter来做的。 如果后期的软件下载,或者如何打开使用,...
标签: 文档资料
计算机视觉
近期学习cs231n课程,并准备做作业,整理一下整个过程以防忘记。也许会出一个系列。 课程推荐: 喜欢看视频的可看下面两个链接之一: 1、https://cloud.tencent.com/edu/learning/course-1039-690 2、...
CS231n Assignment #1 详情见 环境配置 推荐使用 Anaconda 新建环境,使用 pip3 install -r requirements.txt 进行环境配置。 一些可能出现的错误: 在 jupyter notebook 中启用 conda 环境,使用如下命令可看到切换...
压缩包中包括了斯坦福公开课cs231n课后的作业(未做), 以及需要使用的数据集 都打包在一起了就需要要费劲找了(*^▽^*) 还有一个课件在另一个包里, 因为太大了一起传不了
斯坦福大学李飞飞计算机视觉教程,cs231n课程2017年的作业一的代码题目和答案,答案为自己实现,自己实际验证过,都能够通过,所用环境为windows Pycharm和Pycharm中的Jumpyter Notebook。
标签: CS231N
CS231N的笔记(PDF格式),方便一边看视频一遍对照,知乎貌似有中文的翻译
CS231n standford university's newest PPTs which is provided by Li FeiFei
CS231n作业回购 这是我自学课程的。 设定说明 本地工作 安装Anaconda: Anaconda虚拟环境:一旦安装了Anaconda,就可以为课程创建一个虚拟环境。 如果选择不使用虚拟环境,则要确保代码的所有依赖项都已全局安装在您...
CS231N最新课件 (2019):斯坦福CS231李飞飞 深度学习,卷积神经网络的入门课程,对于想学习深度学习尤其是图像识别来说非常适合,19年最新个版本
spring1718-Assignment3 --cs231n's the newest source code and learning source
CS231n-2017年Spring这些是我对斯坦福大学的CS231n 2017年Spring课程的解决方案。 我完成了所有作业,以提高自己的Python技能以及对深度学习的理解。已完成作业1 作业2(PyTorch和Tensorflow) 作业3(PyTorch和...
CS231n深度学习课程作业2实现,内含作业2实现的代码。实现完整的作业2。
CS231n 我对最新课程CS231n“用于视觉识别的卷积神经网络”的作业的解决方案。 很难,但是很酷。构架在此过程中,可以在两个框架之间进行选择: TensorFlow和PyTorch 。 我决定遵循TensorFlow轨道。 因此,没有为...
CS231n 该存储库包含我在2018年Spring斯坦福大学课程的解决方案。这是开始使用深度学习进行计算机视觉的最佳场所之一。 您可以在查看课程资料,并在观看录制的讲座。 在下面的作业内容中已显示 作业1: Q1:k最近...
以下是斯坦福大学CS231n课程的代码和注释有关作业的详细信息,可以在上找到。 我还没有完成作业。
cs231n-演讲笔记 我的Andrej Karpathy的CS231N和作业解决方案的讲义。 笔记 :notebook: 第1课只是介绍,所以我在那里没有做任何记录 解决方案 :microscope: 作业1 完成 DONE 完成 完成 完成 作业2 进展
CS231n 卷积神经网络 笔记: 某些功能可能需要安装编译器; (Visual Studio C++ 编译器、GCC、clang) 代码库存储在单独的分配目录中; ipython notebooks 用于运行和显示结果; 在每个分配目录中都有一系列小的 ...
Stanford CS类注释和作业
CS231n 斯坦福深度视觉识别课件pdf版本,一共16章,每一章一个pdf文件,深度学习入门教程
CS231n用于视觉识别的卷积神经网络2020 “我对斯坦福CS231n作业的解决方案,2017年” 地位 k最近邻分类器 训练支持向量机 实施Softmax分类器 两层神经网络 高级表示:图像功能 全连接神经网络 批量归一化 辍学 卷积...
2018年最新 斯坦福CS231n李飞飞计算机视觉课程 全部讲义
斯坦福著名AI大神、全球AI人气讲师——李飞飞老师的计算机视觉课程作业,附有详细解析,以及对应的python代码实现
CS231n深度学习课程作业1实现,实现完整的KNN、SVM、softmax、二层神经网络的作业。