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。

【深度学习】经典的卷积神经网络(LeNet、AlexNet、VGG)

LeNet-5             LeNet-5网络结构来源于Yan LeCun提出的,原文为《Gradient-based learning applied to document recognition》,论文里使用的是mnist手写数字作为输入数据(32 * 32)进行验证。我们来看一下网络结构。         LeNet-5一共有8层: 1个输入层+3个卷积层(C1、C3、 »

(转载)深度学习基础(4)——卷积神经网络

原文地址:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 转载在此的目的是自己做个笔记,日后好复习,如侵权请联系我!!   在前面的文章中,我们介绍了全连接神经网络,以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字,然而,这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolut »

卷积神经网络CNN

基本概念 卷积运算 定义:$f(i,j,k)=\sum_{m,n}g(i-m,j-n,k)h(m,n),y(i,j)=\sum_kw_{k}f(i,j,k)$ 平移不变、深度线性叠加。特别在1*1核的时候,为深度的线性变换。 稀疏交互(sparse interactions):核的大小(m,n的范围)远小于输入的大小(j,i的范围)。 参数共享(parameter sharing):一个 »

卷积算法动画演示

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic [1] Vincent Dumoulin, Francesco Visin - A guide to convolution arithmetic for deep learning (BibTeX) Convolution animations卷积 N.B.: Blue maps are inputs, »

基于卷积神经网络的匹配代价算法

1、问题分析   立体匹配问题,即根据双目摄像头拍摄到的参考图像和目标图像,确定参考图像上每个点在目标图像上对应位置的一个过程。一般展示效果通过输出视差灰度图或伪彩色图像表示实际物体远近程度。直观上人眼可以直接评判立体匹配效果的好坏,客观上可以根据数据库提供的真实视差图计算匹配错误率,错误率越低说明模型的准确度越高。   近年来,随着深度学习的发展,卷积神经网络在越来越多的计算机视觉任务上大展身手 »

3*3卷积核实例

3x3 convolution kernels with online demo Which are the most used 3x3 convolution kernels/matrices? Which kernel is used for averaging, applying blur or smooth effect, do sharpening or for the emboss »

CNN卷积层:ReLU函数 Rectified Linear Units)激活函数

卷积层的非线性部分 一、ReLU定义 ReLU:全称 Rectified Linear Units)激活函数 定义 def relu(x):   return x if x >0 else 0 #Softplus为ReLU的平滑版   二、传统sigmoid系激活函数 Sigmoid与人的神经反应很相似,在很多浅层模型上发挥巨大作用 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系( »

【TensorFlow-windows】(五) CNN(卷积神经网络)对cifar10的识别

主要内容: 1.基于CNN的cifar10识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3 »

MCNN: 多列卷积神经网络的单图像人群计数

论文PDF作者源码,使用matlab处理数据集,torch实现网络。 MCNN是上海科技大学在CVPR 2016上的一篇论文,使用3列卷积网络进行人群密度估计。 摘要 本文旨在提出一种弄可以从具有任意人群密度和角度的的单张图像准确估计人群数量的方法。为了实现这个目的,我们提出一种简单但是很有效的多列卷积神经网络(MCNN),将图像映射到它的人群密度图。MCNN允许输入图像是任意大小和分辨率。通过利 »

nn.ConvTranspose2d 逆卷积 反卷积

本文转摘于如下链接: 逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html pytorch官方手册:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=convtranspos »

CNN卷积神经网络的改进(15年最新paper)

回归正题,今天要跟大家分享的是一些 Convolutional Neural Networks(CNN)的工作。 大家都知道,CNN 最早提出时,是以一定的人眼生理结构为基础,然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional 和 pooling 的交替,最后再加上几个 fully-connected layers 用作最后做 prediction 等的输出。然而,假设我们能“反思”经典 »

CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢?

CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢?   https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348     Question:   从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢? 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输 »

CNN中卷积的意义

  在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用。有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里)。这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因。  如果有人说,任何特征都是从图像中提取的。那如果把整幅图像作为特征来训练神经网络 »

【44】1*1卷积讲解

网络中的网络以及 1×1 卷积(Network in Network and 1×1 convolutions) 在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。 也许你会好奇,1×1的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看。     过滤器为1×1,这里是数字2,输入一张6×6×1的图片,然后对它做卷积,起过滤器大小为1×1×1,结果相当于 »

TensorFlow中卷积 CNN中的卷积核及TensorFlow中卷积的各种实现

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论。 2. 我不确定的地方用了“应该”二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多。这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解。全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构。换句话说,打乱图像像素的输入顺 »

深度学习面试题19:1*1卷积核的作用

  举例   在Inception module上的应用   参考资料 可以减少计算量,可以增加非线性判别能力 举例 假设有1个高为30、宽为40,深度为200的三维张量与55个高为5、宽为5、深度为200的卷积核same卷积,步长=1,则结果是高为30、宽为40、深度为55的三维张量,如图所示: 该卷积过程的乘法计算量大约为5*5*200*30*40*55=330000000, »

Python 调用 C/C++实现卷积

scipy与numpy中很多函数用c实现。 本篇以最简单的convolve为例做一个相应的动态库。 1.[转载] Python 调用 C/C++(基础篇) 下面转载自Jerry Jho在知乎“如何实现 C/C++ 与 Python 的通信?”问题下的回复。 示例简单,说明清晰,在我电脑上测试无误。 这种做法称为Python扩展。比如说,我们有一个功能强大的C函数: int great_f »

fc全连接层的作用、卷积层的作用、pooling层、激活函数的作用

fc:1.起到分类器的作用。对前层的特征进行一个加权和,(卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间)将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间(也就是label)   2.1*1卷积等价于fc;跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc,也就是输入是一个5*3*3的feature map,用一个3x3x5的卷积去计算就是fc    3.全连接层参数冗余,用global average poo »

CNN卷积神经网络_MNIST手写数字识别代码实现

环境:Win8.1 TensorFlow1.0.0 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版)   TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在博文中,将构建一 »