机器视觉目标检测补习贴之R-CNN系列 — R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN

CVPR 2017在即,David 9最近补习了目标检测的趋势研究。深度学习无疑在近年来使机器视觉和目标检测上了一个新台阶。初识目标检测领域,当然先要了解下面这些框架:

  • RCNN
  • Fast RCNN
  • Faster RCNN
  • Yolo
  • SSD

附一张发表RCNN并开启目标检测深度学习浪潮的Ross B. Girshick(rbg)男神

无论如何,目标检测属于应用范畴,有些机器学习基础上手还是很快的,所以让我们马上来补习一下!

首先什么是目标检测?目标检测对人类是如此简单:

把存在的目标从图片中找出来,就是那么简单! 继续阅读机器视觉目标检测补习贴之R-CNN系列 — R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN

#4 大话“奇异值”矩阵

“奇异值”的物理意义是什么?

矩阵的奇异值是一个数学意义上的概念,一般是由奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD分解)得到。如果要问奇异值表示什么物理意义,那么就必须考虑在不同的实际工程应用中奇异值所对应的含义。下面先尽量避开严格的数学符号推导,直观的从一张图片出发,让我们来看看奇异值代表什么意义。

这是女神上野树里(Ueno Juri)的一张照片,像素为高度450*宽度333。暂停舔屏先(痴汉脸)

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