001、深度学习在计算机视觉中的应用

东方耀

001、深度学习在计算机视觉中的应用




深度学习是一个综合技术
卷积Conv-, 池化Pool- 和全连接层 Fully-Connected Layers
ReLU 激活函数
更深的网络层次, 更多的参数
新的网络层(DWConv, SPConv, Group Convolution)和结构(Skip Connection, Dense Connection)
新的防止过拟合和技术(DropOut, Image Augmentation)
更大的训练数据和计算基础设施 (千万级别的数据, GPU分布式计算)


更强大, 自动从数据学习特征, 无需手工提取特征
节约时间, 而且更好 (自动提取了空间和图像结合的特征, 人脑无法想象)
更深的网络具有较好的能力
需要防止过拟合
更大的数据量
数据质量
数据标注




Keras 是TensorFlow的高级封装版本 api的使用更加人性化
Pytorch  相比于TensorFlow 优势在于Debug 动态图  TensorFlow 优势在于静态图
nltk  Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库




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