I هوش مصنوعی － works شبکه های عصبی تحول برای برنامه های کامپیوتری بینایی （一）

CNN 原理 簡介 與 代表性 CNN 模型

p 分享 的 是 副研究員 他擅長 利用 機器 學習 打造 各種 如 物件 辨識، 影像 分割، 臉部 辨識، 動作 辨識، 人數 計算، 影像 比 對 等 電腦 視覺 應用. 從 論文 如數家珍 的 程度 看來، 林 副研究員 真的 在 此 領域 鑽研 甚深HOG （（از hypraptive）

對 HOG 有 興趣 深入 的 同學 ， 參考 連結文章 ， 內含 پایتون。 作。

هیستوگرام گرادیان های جهت دار در این پست ، ما با جزئیات توصیف کننده ویژگی هیستوگرام گرادیان های جهت دار (HOG) آشنا می شویم. ما یاد خواهیم گرفت ... www.learnopencv.com HOG 計算/> . 。。。。。。。。 p p p p p p p p p p p透過 大量 資料 的 訓練، 「自己 學習」 到 好的 特徵، 並 決定 好的 分類 器. 因 餵 進 大量 圖片 之後، 就 可以 產生 模型 跟 結果، 人類 專家 的 參與 越來越 少، 因此 又 可以 稱為پایان به پایان یادگیری。 （當然 實務 上 需要）） p p p p p p p p萃取 較低 階 的 特徵 (如 邊緣)، 接著 開始 辨識 出 如 車輪، 窗戶 等 比較 中 階 的 特徵، 最後 是 整個 車子 的 樣子. 當然، 實際上 模型 訓練 時 是 反向 的، 要 學好 高層 的 特徵。 中層 什麼 p p p p p p p p از Nvidia

（類 神經 網路 一個 一個 一個 （（一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個 一個Con （به طور کامل متصل شده است） 所.

ural 深度 基礎 基礎 參考 筆記 p p p p

CNN Network شبکه عصبی کانولوشنال v v v v on on on on نقشه ویژگی） 來 提取 特徵 ， 運作 如下 圖 p

CNN 卷積 im

Convolution 是 兩個 重點 概念 ivity اتصال محلی sharing اشتراک وزن connect connect اتصال محلی 是 指 在sharing sharing sharing sharing sharing sharing sharing sharing sharing sharing sharing sharing تقسیم وزن 是 用來 偵測 偵測