深度学习简史
- 深度学习很早就被提出，但一直停滞不前
- 2011，微软在语言识别上使用，取得了突破
- 2012，DNN在图像识别领域取得了惊人的效果，在ImageNet评测的错误率从26%降到了15%
- 2016，AlphaGo击败人类，引起世界震惊
深度学习网络模型
- DNN (Deep Neural Network, 深度神经网络)
- RNN(Recurrent Neural Network, 循环神经网络)
- CNN(Convolutional Neural Network, 卷积神经网络)
RNN主要用途
CNN主要用途
深度学习库
- tensorflow, google
- caffe–>caffe2–>torch(pytorch) ,贾扬清 facebook
- MXNet , Apache
训练数据集
- MNIST, Fashion-MNST 手写字母
- VOC，举办挑战赛时的数据集，2012年后不再举办
- COCO,用于目标检测的大型数据集
- ImageNet
训练模型
- TF训练出来的模型是 .pb 文件
- Pytorch训练出来的模型是 .pth
- Caffe训练出来的模型是 .caffe
- ONNX 开放性神经网络交换格式 .onnx,以上所有的格式可以转为.onnx
opencv 对DNN的支持
- opencv 3.3 将DNN转正
- opencv只能使用DNN,不能训练DNN模型
opencv 支持的模型
- tensorflow
- pytorch
- caffe
- DarkNet
