深度学习方法在ROS中的应用分享一下ROS暑期学校的讲义，介绍了；举例说明了深度卷积神经网络在计算机

文件名称: 深度学习方法在ROS中的应用

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详细说明：分享一下ROS暑期学校的讲义，介绍了深度学习方法在ROS中的应用；举例说明了深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用；最后介绍了深度学习和ROS的融合，以Caffe为例说明了深度学习技术与ROS的集成开发方法。01从视觉系统到深度卷积神经网络传统的计算机视觉高层处理任务 1)目标检测;2)目标分类;3)目标识别、b回分需吧口证1、图面1 圆器、 1000,000,00016748940 四口 Image Net Large Scale Visual Recognition Challenges 当·“如··,墨· nI2 心已御显 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 ImageNet冠军模型 ImageNet Challenge LSVRC 172.25% 25息 152 layers .: ILSVRC 16 winner: Error rate 2.991% 11.7 22layers19layers 6.7 73 3.57 8 tens 8 layers uoispaid ueuny-Jadns ILSVRC15 ILSVRC'14 ILSVRC'14 ILSVRC'13 ILSVRC12 ILSVRC11 ILSVRC10 ResNet GooRleNet VGG AlexNet Human-level performance: 5.1% 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 i magneT冠军模型 A|e×Net2012 192 192 128 048 048 dense 48 27 128 13 13 13 式 3 13 dense densel 35 1000 192 192 128 Max 224\Stride\ Max pooling 2048 128 Max of 4 pooling pooling 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 ImageNet冠军模型 googLeNet 2014 xEt 看睡量量 +xm 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 ImageNet冠军模型 GoogLeNet 2014 +nxm 0+m 是量量雷八雷 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 ImageNet冠军模型 VGG 2014 each conv includes 3 convolutional layers conv 1 conv cony conv conv fc1 fc2 fc3 softmax max max max max max pool pool p Oo ooo Ooo dropout dropout prediction elEarning 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 ImageNet冠军模型 ResNet 2015 tmm tm 99曾 e88mm 64d 256d 3x3,64 1x1.64 block relu elu 3x3,64 relu 3x3.64 1x1,256 01从视觉系统到深度卷积神经网络 2012年之后 ImageNet冠军模型 2016,2017? BDAT:使用了适应性注意力机制和深度联合卷积模型 Scale、 context、采样和深度联合卷积网络在任务中得到了有效的使用。 NUS- Qihoo_DPNs:采用了一个包含全新双路径拓扑的双路径网络(DPN/ Dual path network),包含中继特征学习器、头分类器、区域提案生成、扩展卷积、上下文、专家信息联合等等

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