LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络.下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层. AlexNet中包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU.Dropout和LRN等Trick.同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速. AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其…

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1…

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的…

视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优.目前,ILSVRC比赛(针对1000类的分类问题)所使用数据的训练集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布),大家一般使用这个比赛的前几名的网络来搭建自己特定任务的神经网络. 本篇博文主要简单讲述怎么使用TensorFlow调用预训练好的VGG网络,其他的…

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述…

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

VGG Image Annotator (VIA)是一款开源的图像标注工具,由Visual Geometry Group开发. 可以在线和离线使用,可标注矩形.圆.椭圆.多边形.点和线.标注完成后,可以导出为csv和json文件格式. 地址:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/. 中文使用教程: 原文:https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/81530952 Mask_RCNN训练自己的数…

VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学 visual geometry group(VGG)Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年发表的论文.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf.与alex的文章虽然都采用层和每层之间用pooling层分开,最后三层FC层(Fully Connected全连接层).但是Al…

原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models…