卷积神经网络文章/教程

在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别。卷积神经网络,是一种前馈神经网络,人工神经元可以响应周围单元,可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。

一类恒等式的应用(范德蒙德卷积与超几何函数)

大名鼎鼎的**范德蒙德卷积**,它最早是由中国人朱世杰于1303年发现的,法国人范德蒙德在18世纪重新发现了它。本文尝试从超几何函数的角度更进一步探究其在组合数的恒等变形中的重要意义。 ... »

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深度学习原理与框架-卷积网络细节-网络设计技巧 1. 3个3*3替换7*7卷积核 2. 1*1 和 3*3 替换 3*3卷积核

感受野:对于第一次卷积,如果卷积核是3*3,那么卷积的感受野就是3*3,如果在此卷积上,再进行一次卷积的话,那么这次的卷积的感受野就是5*5  因为5*5的区域,卷积核为3*3, 卷积后每一个点的感受野是3*3,卷积后的区域为3*3 第二次卷积还用用3*3的卷积的话,第二次卷积的结果就变成了1*1,因此每一个点的感受野是5*5   对应于3次卷积的结果,每一点的感受野就是7*7,  由上式我们可 »

稀疏3d卷积

输入 稀疏卷积的输入包括两部分,一个是坐标,另一个是特征。 self.scn_input = scn.InputLayer(3, sparse_shape.tolist()) # [h,w,l] coors = coors.int()[:, [1, 2, 3, 0]] # [h, w, l, batch] 将 batch_size调换到最后一个位置 ret = self.scn_input((c »

人脸识别性别的卷积神经网络

本文主要是实现了根据人脸识别性别的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化.         卷积神经网络 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征. 卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.因为图像数据在 »

相关算子和卷积

1.相关算子(Correlation Operator) 定义:, 即 ,其中h称为相关核(Kernel). 步骤: 1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上 2)利用上式求和,得到输出图像的(i,j)像素值 3)充分上面操纵,直到求出输出图像的所有像素值     例: A = [17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 »

卷积神经网络(三)目标检测

1、目标定位:(以定位汽车为例) 将图像分类:行人、汽车、摩托车、纯背景图,使用softmax函数输出结果. 输出的结果不仅仅是分类,还有四个标记:bx、by、bh、bw. 这四个数据为被检测对象的边界框的参数. 左上角坐标(0,0),右下角坐标(1,1). 输出结果的表示形式:     2、特征点检测: (1)以人脸特征提取为例: 对于人脸的多个特征点,比如4个眼角、鼻子周围关键点等,假设选取 »

卷积神经网络到底如何提取特征的

记录一些网友写的博客或者帖子,供学习用,感谢! 用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征:https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 为什么卷积能够提取图像的特征?看完此文应该能够给你一个答案:https://blog.csdn.net/charleswangzi/article/details/82733016 浅析卷积 »

全卷积网络FCN详解

http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体? (图像语义分割) FCN(Fully Convolutional Networks)对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长 »

[卷积核]空洞卷积(转)

转自: https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目录 一、空洞卷积的提出 二、空洞卷积原理 三、空洞卷积问题 感受野跳跃 小尺度物体检测 四、网络设计研究 五、常用框架API介绍 TensorFlow接口 MXNet接口 六、参考来源   回到顶部 一、空洞卷积的提出 空洞卷积(atrous convolutions »

高维卷积乘法

卷积操作对于高维(多个平面)的输入,单个卷积核的深度应和输入的深度(depth)保持一致: 维卷积运算执行完毕,得一个 2 维的平面。如果我们想要对三通道的 RGB 图片进行卷积运算,那么其对应的滤波器组也同样是三通道的。过程是将每个单通道(R,G,B)与对应的滤波器进行卷积运算求和,然后再将三个通道的和相加,将 27 个乘积的和作为输出图片的一个像素值。     在卷积处如果有n组卷积,例如输 »

莫比乌斯反演及狄利克雷卷积

参考文档: https://wenku.baidu.com/view/fbec9c63ba1aa8114431d9ac.html 假设$F(n)=\sum_{d|n}f(d)$,那么$f(n)=\sum_{d|n}μ(d)F(\frac{n}{d})$ 假设$F(n)=\sum_{n|d}f(d)$,那么$f(n)=\sum_{n|d}μ(\frac{d}{n})F(d)$ μ(d)即莫比乌斯系数 »

opencv图像处理8-卷积

卷积是本章所讨论的很多转换的基础。 先看看效果: 抽象的说,这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲,我们在第五章所看到 的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。一个特殊的卷积所实现的功能是由所用的卷积核的形式决定的。这个核本质上是一个大小固定, 由数值参数构成的数组,数组的标定点通常位于数组的中心。数组的大小被称为核支撑。单就技术而言,核支撑实际上仅仅由核数组的非零部分 »

卷积神经网络之卷积的物理意义

  图像中的卷积,是离散的,这不同于我们数学中的卷积公式,数学中的卷积公式大部分都是连续的,但是也有离散的卷积公式,学过数字信号处理的应该都知道。这一点是我之前不明白的地方。      正如上图所示,大的方框表示原图像的像素,中间小的3*3的方框为卷积模板,最右边的方框是做完卷积之后的输出图像。   那么,为什么要对图像做卷积呢?卷积的物理意义是什么呢?经过查阅资料和听取课程,终于有些明白了为什么 »

1-11 为什么使用卷积?

为什么使用卷积?(Why convolutions?) 和只用全连接层相比,卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接: 假设有一张 32×32×3 维度的图片,假设用了 6 个大小为 5×5 的过滤器,输出维度为 28×28×6。32×32×3=3072, 28×28×6=4704。我们构建一个神经网络,其中一层含有 3072 个单元,下一层含有 4074 个单元,两层中的每个神经元彼此相连,然 »

手把手使用numpy搭建卷积神经网络

主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层,包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前,先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层。 \(a^{[4]}\)表示第4层神经网络的激活值;\(W^{[5]}\)和\(b^{[5]}\)表示神经网络第5层的参数; 上标(i)表示第i个数据样本 \(x^{(i)}\)表示第 »

思考卷积神经网络(CNN)中各种意义

思考卷积神经网络(CNN)中各种意义 只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型 »

(12)可形变卷积

之前的项目中使用了可形变卷积,感觉有效果,所以就具体看一下。 论文: ormable-ConvNets 传统的卷积由于规则形状固定,不能完全适应目标的形状,我们期望的应该是一种自适应卷积,或者说可形变(Deformable Convolution )卷积,就像这样:    首先看顶层的feature map,我们取两个激活点(分别在大羊和小羊身上),代表的是不同尺度和形状。中间层:top层的fe »

感受野(Receptive Field)理解为什么采用多层小卷积核来替换一层大卷积核

1.什么是感受野? 卷积神经网络各输出层每个像素点在原始图像上的映射区域大小 下图是感受野示意图  如果对这个5x5的原始输入图片,用黄色的3x3卷积核作用,会输出一个3x3的输出特征图,这个输出特征图上的每个像素点映射到原始的图片是3x3的区域,所以它(输出特征图)的感受野是3,如果再对这个3x3的特征图,用这个绿色的3x3卷积核作用,会输出一个1x1的输出特征图,这个输出特征图上的像素点映 »

R-FCN:基于区域的全卷积网络来检测物体

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布 »

卷积神经网络总结

卷积神经网络总结 卷积神经网络总结 ——放牛娃的春天 原文链接:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/40956285       CNNs应用的最成功的一个例子:Yann LeCun(曾经是Hinton组的research associate) 链接:http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html »