2018-08-15
今日内容
- 应用YOLO
作者官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
应用keras的项目：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
结构说明、听故事：https://www.youtube.com/watch?v=4eIBisqx9_g
CV
理解模型
通过遮挡一部分来确定这部分的重要程度（帮助人来理解模型）
遮挡原始图（取平均值）
看梯度
关于RELU的BP的几种方法
通过取中间节点BP的值，更容易“确定”中间节点的作用
不改权重改图片，使值最大。从而确定模型对那些特征敏感。
选择类别A的图像，让计算机对其更改，使神经网络识别其为类别B。
更改后从人的视觉上来看，二者竟然几乎没有差别！！！
图像生成
反推出网络对什么图像敏感
用这个方法电脑绘画？
给予特征，往回推图片模样
越到后期层，往前推的图像与原图像差距越大。
保留关键特征
通过卷积网络 学习图像特征
生成模型
