华为ICT——第四章深度学习和积卷神经

华为ICT——第四章深度学习和积卷神经

接第三章的末尾：

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                1：自适应阈值分割：

          2：形态处理：

                4：膨胀：

                5：腐蚀

                6：开运算

                7：闭运算

                8：特征描述子

                9：图像梯度（1）

                10：图像梯度：

                11：解决方案——方向梯度直方图编辑

                12：HOG算法流程：

                13：行人检测——HOG+SVM

                14：LBP

15：Haar

16：人脸检测

                                        第四章

                1：特征是关键点：

2：卷积神经网络介绍：

3：单卷积核计算（1）：

                        4：单卷积核计算（2）

                                5：深度学习卷积的重要概念：

6：多卷积核计算（1）

                                7：图像不变性（1）：

                                8：图像不变性（2）：

                1：自适应阈值分割：



          2：形态处理：

                4：膨胀：

                5：腐蚀

                6：开运算

                7：闭运算

                8：特征描述子

                9：图像梯度（1）

                10：图像梯度：

                11：解决方案——方向梯度直方图

                12：HOG算法流程：

                13：行人检测——HOG+SVM

                14：LBP

15：Haar

16：人脸检测

                                        第四章

                1：特征是关键点：

2：卷积神经网络介绍：

3：单卷积核计算（1）：

                        4：单卷积核计算（2）

                                5：深度学习卷积的重要概念：

6：多卷积核计算（1）

                                7：图像不变性（1）：

                                8：图像不变性（2）：

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原文地址：https://blog.csdn.net/lzy302810/article/details/133965317

接第三章的末尾：

1：自适应阈值分割：

2：形态处理：

4：膨胀：

5：腐蚀

6：开运算

7：闭运算

8：特征描述子

9：图像梯度（1）

10：图像梯度：

11：解决方案——方向梯度直方图

12：HOG算法流程：

13：行人检测——HOG+SVM

14：LBP

15：Haar

16：人脸检测

第四章

1：特征是关键点：

2：卷积神经网络介绍：

3：单卷积核计算（1）：

4：单卷积核计算（2）

5：深度学习卷积的重要概念：

6：多卷积核计算（1）

7：图像不变性（1）：

8：图像不变性（2）：