部署深度学习模型时的全流程加密方案探索
本文用于探索深度学习模型在部署全流程过程中的整体方案
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图像的几何变换是改变像素值位置,而灰度变换是改变像素值,直接的线性变换还是通过直方图来操作,都是这个过程。对比度变换则是提升暗场和亮场的区分度,也就是变换像素值时,暗亮区域有不同的权重
本文介绍迁移学习的基本概念,迁移时需要关注从源域拿来什么 “知识”,以使得目标域不是从 0 开始学习
在神经网络中引入激活函数,使得神经网络具有非线性的表达能力,通常使用的激活函数有 relu、sigmoid、softmax,也存在很多变种,把握他们区别即可,同时还要掌握饱和、不饱和激活函数的定义、作用
找到图片上目标的轮廓,并对图片进行分割
神经网络常用的池化操作,没有可学习参数,主要用于提取特征,降低特征数量
在训练神经网络时,以使神经某些神经元失活的方式增强模型的泛化能力,还要掌握 Dropout 在训练时和推理时的差异
图像金字塔的原理及应用