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CNN与图像高级应用

一.图像识别与定位 思路1:视作回归 4个数字,用L2 loss/欧氏距离损失(x,y,w,h)这四个数都是连续值 思路2:借助图像窗口 二.物体识别 0.图像识别与定位: (1)Classification:C个类别 (2)Input:Image (3)Output:类别标签 (4)Evaluation metric:准确率 1.Localization: (1)Input:Image (2)Output:物体边界框(x,y,w,h) (3)Evaluation metric:交并准则IOU…

使用CNN生成图像先验，实现更广泛场景的盲图像去模糊

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这…

CSS 图像高级 Css Sprites

上节课中我们学习了背景图像,这节课我们学习背景图像的高级知识,如Css Sprites,CSS 背景渐变等. Css Sprites Css Sprites,国内也叫CSS精灵.它的原理是将许多的小图片整合到一张大图片中,利用css中的background-image属性,background-position属性定位某个图片位置,来达到在大图片中引用某个部位的小图片的效果. 我们需要Sprites图片,可以在网上下载,可以叫美工做些,可以在线生成.这里推荐一个在线生成的网站.https://w…

卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量…

CNN与图像应用

一.图像识别与定位 0.Classification:C个类别 Input:Image Output:类别标签 Evaluation metric:准确率 1.Localization: Input:Image Output:物体边界框(xy,w,h) Evaluation mertric:交并准则 3.Classification+Localization:识别主题+定位   4.ImageNet:实际上有   识别+定位  2个任务 5.思路1:视作回归问题 (1)先解决简单问题,搭建一个识…

CSS 图像高级 径向渐变

径向渐变 径向渐变使用 radial-gradient 函数语法. 这个语法和线性渐变很类似, 可以指定渐变结束时的形状 以及它的大小. 默认来说,结束形状是一个椭圆形并且和容器的大小比例保持一致. 下面代码演示径向渐变的用法: <!DOCTYPE html> <html>     <head>         <title>径向渐变</title>         <style type="text/css">…

CSS 图像高级 CSS 渐变

CSS 渐变 CSS 渐变是在 CSS3 Image Module 中新增加的 <image> 类型. 使用 CSS 渐变可以在两种颜色间制造出平滑的渐变效果.用渐变代替图片,可以加快页面的载入时间.减小带宽占用. 同时,因为渐变是由浏览器直接生成的,渐变在页面缩放时的效果比图片更好,可以更加灵活.便捷的调整页面布局. 浏览器支持两种类型的渐变: 线性渐变 (linear),通过 linear-gradient 函数定义 径向渐变 (radial),通过 radial-gradient 函数定…

使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同，因为CNN里图像检测卷积一般是3x3，而文本分类的话是直接是一维的3、4、5

代码如下: from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tflearn.l…

原来CNN是这样提取图像特征的。。。

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文…

visualization of filters keras 基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-…