對目標(biāo)識別的一些算法的(專業(yè)版)
【正文】 06:07:0406:07:0406:072/7/2023 6:07:04 AM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 2023年 2月 7日星期二 上午 6時 7分 4秒 06:07: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 （ 3）尺度空間中由粗到精的極小化能量可以極大地?cái)U(kuò)展捕獲區(qū)域和降低計(jì)算復(fù)雜性。這是一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。 近十年來，蛇模型已經(jīng)被眾多研究者 成功地應(yīng)用 于計(jì)算機(jī)視覺的許多領(lǐng)域，如邊緣提取、圖像分割與分類、運(yùn)動跟蹤、 3D重建、立體視覺匹配等。 :07:0406:07Feb237Feb23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 2023年 2月 7日星期二 6時 7分 4秒 06:07:047 February 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 2023年 2月 7日星期二 6時 7分 4秒 06:07:047 February 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 （ 4）不具備自動拓?fù)渥儞Q能力。 BP網(wǎng)絡(luò)思路：利用實(shí)際輸出與理想輸出的差值（稱為 誤差 ） 反饋 到前面的網(wǎng)絡(luò)，從而改變各層權(quán)值， 權(quán)值改變 后，使 誤差減小 。重復(fù)這一過程，將產(chǎn)生一系列權(quán)重向量 ??（ ）+1kj kjkj= E??? ? ????（ ） （ ）?為學(xué)習(xí)速率參數(shù) 直接引用梯度下降法的結(jié)論： ji j i= z? ? ??公式意義：權(quán)值改變量為 時， E減小的最快 ji??通過前向傳播確定每層的 和誤差 E jaE改變各層 ?各層 改變各層 ??使 E減小 學(xué)習(xí)完成 學(xué)習(xí)完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)識別中做分類器 顏色 紋理 形狀 2 1 3 1 假如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 100次后 第 101次輸入 ： 是 人臉 4 5 6 50 不是簡介參數(shù)活動輪廓模型 參數(shù)活動輪廓模型又稱為 蛇模型 ，最初由Kass等于 1987年提出。 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 2023年 2月 7日星期二 上午 6時 7分 4秒 06:07: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 202
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