对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载…

1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络,整个神经网络的构架是8层的网络结构.网络刚开始使用11*11获得较大的感受野,随后使用5*5和3*3做特征的提取,最后使用3个全连接层做得分值得运算,使用的是softmax分类器 2. VGG-net,网络的特点是全部使用3*3的卷积,通常有两个版本一个是16-VGG和19-VGG,每一进行完一次maxpool,都进行一次维度的提升,为了减少由于降维压缩而导致的信息损失.最后使用3个全连接层进行得分值得预测,使用的是softmax计算损失值…

目标检测的选框操作:第一步:找出一些边缘信息,进行图像合并,获得少量的边框信息 1.R-CNN, 第一步:进行图像的选框,对于选出来的框,使用卷积计算其相似度,选择最相似ROI的选框,即最大值抑制ROI,进行了选框的合并 第二步:对每一个选出来的框进行回归和分类,回归的目的是为了对选框位置信息进行调整,分类是获得目标结果. 存在的问题,对每一个图像都要进行一次卷积,很多地方都是进行了重复的卷积操作 2. Fast R-CNN 对于一个图像而言,先对图像进行卷积操作,然后选框选出图像的感兴趣的区域…

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数…

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.…

LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成 控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元, 与最后的输出层做相乘操作,决定什么样的信息会被保留 2.遗忘门单元:上一层的控制门单元Ct-1直接与ft进行相乘操作,决定什么样的信息会被遗弃 3.记忆门单元: 将输入的结果it 与 新数据形成的控制参数,进行相乘操作,决定什么样的数据会被保留 4.控制门单元的更新操作Ct, 即将记忆门单元和遗…

对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系. 这种特性在自然语言的处理中使用较广,即当前输入预测下一个词,与上一层隐藏层的传入有关 RNN的前向传播 比如预测ot结果,即输入xt,预测下一个词的结果即为ot, st表示的是当前隐藏层的个数,V表示将st进行np.argmax求得预测类别, 使用softmax…

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…