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图5-1 不同的计算机视觉任务。资料来源:人工智能和计算机视觉革命简介(https://www.slideshare.net/darian_f/introduction-to-the-artificial-intelligence-and-computer-vision-revolution)

图5-2 用于图像分类和定位的网络架构

图5-5 R-CNN网络

图5-6 Fast R-CNN网络架构

图5-7 Faster R-CNN网络架构

图5-8 Maks R-CNN架构

图8-4 常见的RNN拓扑结构。图像来源:Andrej Karpathy

图10-5 经过100次迭代后的最终质心

图10-9 绘制2D神经元格子的颜色图

图13-2 TensorFlow Lite内部架构 HtQCG5fH3VZePfP2ekFvzndMjYQPtMehVz7szVj/fbEJOu6IYgFTrr6gdPOPJhvD

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