代码收藏家技术教程 2022-07-28

OpenCV-Python实战（18）——深度学习简介与入门示例

0. 前言

1. 计算机视觉中的深度学习简介

1.1 深度学习的特点

1.2 深度学习大爆发

2. 用于图像分类的深度学习简介

3. 用于目标检测的深度学习简介

4. 深度学习框架 keras 介绍与使用

4.1 keras 库简介与安装

4.2 使用 keras 实现线性回归模型

4.3 使用 keras 进行手写数字识别

小结

系列链接

0. 前言

深度学习已经成为机器学习中最受欢迎和发展最快的领域。自 2012 年深度学习性能超越机器学习等传统方法以来，深度学习架构开始快速应用于包括计算机视觉在内的众多领域。深度学习的常见应用包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等等。大多数现代深度学习架构都基于人工神经网络，深度学习中的“深”是指架构的层数。在本文中，首先介绍传统机器学习方法与深度学习间的差异，然后将介绍图像分类和对象检测中常见的深度学习架构，

来源：盼小辉丶