唉,真烦哪些炒概念的,把整个世界都给弄乱了. 这里说一下dilated convolution和atrous convolution. 这两种是一样的,至少keras源码中是一样的.在keras中调用也十分简单: 看到了没有,就是一个参数,又多了一个可以调整的参数,累啊. 就这样吧,唉,心疼哪些炒概念的.…

各种各样的卷积方式, 详细见 各种卷积的 gif 图 Convolution animations  Padding, strides Transposed convolution animations  No padding, no strides, transposed Dilated convolution animations Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs.  No padding, no stride, dilat…

英文原文: Dilated Convolution 简单来说,扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义,给定我们的输入是一个2维图片,扩张率 k=1 是通常的卷积,k=2 的意思是每个输入跳过一个像素,k=4 的意思是跳过 3 个像素．最好看看下面这些 k 值对应的图片． 下面的图片表示了在 2 维数据上的扩张卷积．红点表示输入到此例中的 3x3 滤波器的数据点,绿色区域表示这些输入中每一个所捕获的感受野 (receptive field). 感受野是一个在初始的输入上,通过每个输…

一.空洞卷积 空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以 卷积核为例,dilation=2即在卷积核…

从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:…

因果卷积(causal)与扩展卷积(dilated)之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf 最近在看关于NLP(自然语言处理)方面的文章,(其实不是自己要看),anyway,看了一个“An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networ…

deconv的其中一个用途是做upsampling,即增大图像尺寸. dilated convolution: dilated conv,中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积. 首先是诞生背景,在图像分割领域,图像输入到CNN(典型的网络比如FCN[3])中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出,所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测(upsampling一般…

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计…

ECCV2018 论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767 代码链接:https://github.com/ruinmessi/RFBNet 为了模拟人视觉系统的感受野,增强CNN的特征提取能力,本文提出RFB(Receptive Field Block)结构,并应用在SSD上.从 后文可以看出,RFB中使用了多尺度的dilat…

SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 2019-04-02 12:44:36 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf Project:https://lb1100.github.io/SiamRPN++ 1. Background and Motivation: 与 CVPR 2019 的另一篇文章 Deeper and Wider Siames…

Auto-ReID: Searching for a Part-aware ConvNet for Person Re-Identification 2019-03-26 15:27:10 Paper:https://arxiv.org/pdf/1903.09776.pdf 1. Background and Motivation: 本文将 NAS 的技术用到了 person re-ID 上,但是并非简单的用 NAS 技术来搜索一种 ConvNet,本文考虑到 re-ID 的特色,将其结合到 N…

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…

作者:周博磊链接:https://www.zhihu.com/question/51704852/answer/127120264来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 图1. 这张图清楚说明了image classification, object detection, semantic segmentation, instance segmentation之间的关系. 摘自COCO dataset (https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf) Se…

论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767代码链接:https://github.com/ruinmessi/RFBNet 概要:ECCV2018目标检测的文章,兼顾速度的同时达到了良好的准确度.该网络是在SSD网络的基础上进行修改的,在SSD网络中引入了Receptive Field Blcok(RFB). 1.传统的SSD算法…

显著性检测:1)显著性物体检测-最能引起视觉注意的物体区域2)注视点预测:人类视觉注意机制 视觉注意机制的两种机制:1)自底而上基于数据驱动的注意机制,如颜色.边缘 2)自上而下基于任务驱动的目标的注意机制,如认知因素钟的只是.预期.兴趣 物体分割:Gragh Cuts分割~最小割最大流算法优化GrabCut分割:前景/背景的颜色分割 ~ 高斯混合模型,Kneans获得(高斯混合包括Kmeans和EM算法).      美图秀秀用到      需要给初始标记语义分割: 目标:从像素水平上,理解.…

语义分割和实例分割概念 语义分割:对图像中的每个像素都划分出对应的类别,实现像素级别的分类. 实例分割:目标是进行像素级别的分类,而且在具体类别的基础上区别不同的实例. 语义分割(Semantic Segmentation) 输入:一张原始的RGB图像 输出:带有各像素类别标签的与输入同分辨率的分割图像 对预测的分类目标采用one-hot编码,为每个分类类别创建一个输出的channel. 将分割图相加到原始图像上的效果. 语义分割的难点 在经典的网络中,需要经过多层卷积和池化进行提取特征工作,从…

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S…

参考文献:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/ 卷积层 Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_unif…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf源码地址:https://github.com/hszhao/PSPNet 来自:Semantic Segmentation--Pyramid Scene Parsing Network(PSPNet)论文解读 <Pyramid Scene Parsing Network>论文笔记 What:PsPNet主要是通过金字塔池化提取多尺度信息.按论文的描述:更好的提取全局上下文信息,同时利用局部和全局信息,使得场景识…

原文地址:DeepLabv3 代码: TensorFlow Abstract DeepLabv3进一步探讨空洞卷积,这是一个在语义分割任务中:可以调整滤波器视野.控制卷积神经网络计算的特征响应分辨率的强大工具.为了解决多尺度下的目标分割问题,我们设计了空洞卷积级联或不同采样率空洞卷积并行架构.此外,我们强调了ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块,该模块可以在获取多个尺度上卷积特征,进一步提升性能.同时,我们分享了实施细节和训练方法,此次提出的DeepLab…

tensorflow 旋转矩阵的函数实现方法 关键字: rot90, tensorflow 1. 背景 在做数据增强的操作过程中, 很多情况需要对图像旋转和平移等操作, 针对一些特殊的卷积(garbo conv)操作,还需要对卷积核进行旋转操作. 在tensorflow中似乎没有实现对4D tensor的旋转操作. 严格的说: tensorflow对tensor的翻转操作并未实现, 仅有针对3D tensor的tf.image.rot() 而在大多数的情况下使用的是4D形式的tensor, [B…

1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路,那就也没什么好说的了. 见下图,原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络. 附上一个卷积详细流程: [TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? - CSDN博客 代表模型: LeNet:最早使用stack单卷积+单池化结构的方式,卷积层来做特征提取,池化来做空间下采样 AlexNet:后来发现单卷积提取到的特征不是很丰富,于是开始stack多卷积+单池化的结构 VGG([1409.1556] Very Deep…

注:博主是大四学生,翻译水平可能比不上研究人员的水平,博主会尽自己的力量为大家翻译这篇论文.翻译结果仅供参考,提供思路,翻译不足的地方博主会标注出来,请大家参照原文,请大家多多关照. 转载请务必注明出处,谢谢. 0. 译者序 题目翻译:基于内容感知生成模型的图像修复 介绍:这篇文章也被称作deepfill v1,作者的后续工作 "Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution" 也被称为deepfill v2.两者最主要的区别是,v2…

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive fields of units in deep convolutional networks. The receptive field size is a crucial issue in many vis…

Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度学习中的deconvolution networks? CNN 中千奇百怪的卷积方式 如何理解空洞卷积(dilated convolution)?…

官方博客 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio paper地址:paper Abstract WaveNet是probabilistic and autoregressive的生成,对每个预测的audio sample的分布都基于前面的前面的sample分布.在TTS的应用中,能达到state_of_art的效果,听觉感受上优于parametric and concatenative的系统.同时系统还可以生成音乐,作为discriminative m…

一.网络层 keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层(Recurrent).嵌入层( Embedding).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层. 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_config()#保存该层的配置…

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…

目录 故事 方法 实验 发表在2017年ICCV. 核心任务:加速图像处理算子(accelerate image processing operators). 核心方法:将算子处理前.后的图像,训练一个全卷积CNN网络,从而代替传统算子. 核心贡献:作者选择了一种CNN结构,在10种算子上表现优异. 故事 历史上已经有很多图像处理算子,解决各种各样的图像处理问题.比如双边带滤波器等.但它们的普遍问题是慢,难以实时. 有些人尝试:将图像降采样,再进行处理,最后再升采样.这种办法一是会导致性能下降,…