李宏毅机器学习课程笔记-7.3CNN应用案例
Deep DreamDeep Dream是这样的：如果给机器一张图片$x$，Deep Dream会把机器看到的内容加到图片$x$中得到$x’$。那如何实现呢？
如上图所示，将图片$x$输入到CNN中，然后取出CNN中某一层$L$（可以是卷积、池化阶段的隐藏层，也可以是FNN中的隐藏层）的输出$O$
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李宏毅机器学习课程笔记-7.2CNN学到了什么
卷积核学到了什么如果想知道下图中第1个卷积层中的每个卷积核的功能，因为它参数比较少而且其输入是原图片，所以我们直接结合原图片观察卷积核的参数就可以知道该卷积核的功能。
如上图所示，CNN中第2个卷积层的输入不是直观的图片而且其卷积核的感受野比第1个卷积层中卷积核的感受野更大，因此我们无法通过观察卷
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李宏毅机器学习课程笔记-7.1CNN入门详解
卷积神经网络（CNN）常常被用来做图像处理，当然也可以用一般的神经网络，那它们各自有什么优缺点呢？
FNN用于图片处理的缺点使用一般的全连接前馈神经网络（FNN）处理图片时的缺点：
需要很多的参数
假设有一张尺寸100×100的图片（尺寸已经算很小了），那输入层就有100×100×3=30K个
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李宏毅机器学习课程笔记-4.5逻辑回归Python实战
本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework2的记录。
关注我的公众号：臭咸鱼，回复LHY可获取课程PPT、数据和代码下载链接。
代码仓库：https://github.com/chouxianyu/LHY_ML2020_Codes
任务描述（Task Description）
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李宏毅机器学习课程笔记-4.4概率生成模型Python实战
本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework2的记录。
关注我的公众号：臭咸鱼，回复LHY可获取课程PPT、数据和代码下载链接。
代码仓库：https://github.com/chouxianyu/LHY_ML2020_Codes
任务描述（Task Description）
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《基于深度学习的显著性目标检测综述》阅读笔记
基本信息
论文名称
基于深度学习的显著性目标检测综述
作者
史彩娟等
发表时间
2020年
来源
知网
说明本文基本研究对象为：基于深度学习的SOD算法。
下文中将显著性目标检测简写为SOD（Salient Object Detection），将基于深度学习的显著性目标检测
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PoolNet论文详解
基本信息
论文名称
A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection
作者
Jiang-Jiang Liu, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng等
发表时间
2020年
来源
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BASNet论文详解
[toc]
基本信息
论文名称
BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection
作者
Xuebin Qin等
发表时间
2019年
来源
CVPR2019
主要收获
知识
本文混合损失函数中的3种loss
本文核心是混合损
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PSPNet论文阅读笔记
基本信息
论文名称
Pyramid Scene Parsing Network
作者
Hengshuang Zhao等
发表时间
2016年
来源
CVPR2017
主要收获知识
scene parsing的目标是给图片中每个像素赋予1个类别标签，其可以提供对场景的完整理解
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FPN网络图解及论文笔记
FPN网络图解
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链接：https://pan.baidu.com/s/10y78HagInyCuCA-aMeNJpg
提取码：iccm
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基本信息
论文名称
Feature Pyramid
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