Ich habe eine Frage zum Design des Neuronalen Netzes.Welche Architektur für neurales Netzwerk zur Objekterkennung zu wählen?
Ich bin ziemlich neu im Thema, aber ich habe solide Intuition darüber. Ich weiß, ich sollte konvolutionelles neuronales Netzwerk dafür verwenden. Aber welche bestehende Netzgestaltung darf ich verwenden? Ich möchte ein Objekt auf dem Bild klassifizieren, zum Beispiel Verkehrszeichen. Wo soll ich hinschauen?
Vielen Dank!
Ja, fein abgestimmtes konvolutionelles neuronales Netzwerk ist eine moderne Architektur für solche Aufgaben.
Normalerweise besteht CNN aus aufeinanderfolgenden Faltungs-und Pooling-Schichten und hat einige vollständig verbundene Schichten auf dem Ausgang.
Ich würde Ihnen dringend empfehlen, this Link für eine detaillierte Erklärung zu überprüfen.
CNN ist OK.
Ich würde Tensorflow nicht verwenden. Ich schlage vor, den Rahmen caffe zu betrachten. Entschuldigung für mein schlechtes Englisch.
Warum würden Sie Tensorflow nicht verwenden? Hast du einen Grund dafür? Oder hat jemand anderes etwas gegen TensorFlow? Ich möchte es mit TF machen, aber ich bin ein Neuling, also sind alle guten Tipps willkommen –
http://deeplearning4j.org/compare-dl4j-torch7-pylearn.html Schauen Sie sich diese Seite an. Ich denke, dort stehen in der Nähe liegende Tatsachen. –
sogar ich habe keinen solchen mathematischen Hintergrund dafür? –
Sie müssen nicht wirklich in Mathe sein, um Deep-Learning-Algorithmen zu verwenden. Definitiv sind einige grundlegende mathematische Fähigkeiten erforderlich (Grundlagen des Kalküls, Vektoren, Matrizen, Optimierung), aber es dauert nur ein paar Wochen (oder sogar Tage), um ein Niveau zu erreichen, das für tiefes Lernen ausreicht, selbst wenn man von Null beginnt. –