本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks(可能需要FQ才能访问),方便自己学习和参考.若有侵权,还请告知. 感受野(receptive field)可能是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我们关注和学习.当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计.但是,当前并没有关于CNN感受野计算和可视化的完整指南.本教程…

对CNN感受野一些理解 感受野(receptive field)被称作是CNN中最重要的概念之一.为什么要研究感受野呐?主要是因为在学习SSD,Faster RCNN框架时,其中prior box和Anchor box的设计,一直搞不明白.当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉.快速看完这篇文章的前提是,要对CNN有个大致了解,feature map等术语要知道. 先看八股式定义,感受野:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野receptive…

无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小 感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小: b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系: c)计算感受野大小时,忽略了图像边缘的影响,即不考虑padding的大小. 至于如何计算感受野,我的建议是top to…

1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti…

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…

1 感受野的概念 从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小. 2 感受野大小的计算 感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小: b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系: c)计算感受野大小时,忽略了图像边缘的影响,即不考虑padding的大小. 此外,关于每一层的strides的说明…

本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”?那你来找我 作者:程序_小白链接:https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一.到底什么是“感受野”(接受野Receptive Field) 感受野是一个神经元对原始图像的连接 通常说:第几层对输入数据(即原始图像)的感受野 二.图解说明 为了更好地说明整个卷积神经网络的工作过程,下面以一个例子说明,原始图像的大小为10x10,一共设计了5个网络层,前面4个是卷积层,卷积核的大小为3x3,最后一个是池化层,大小为2x2…

网址: https://befreeroad.github.io/#/editor 参考: http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 在此基础上添加 感受野可视化. 如下图…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

供大家相互交流和学习,本人水平有限,若有各种大小错误,还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖,这样才能共同进步!若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/. 本文译自:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰,可以去上面的原文网址去查看. 1.动机 卷积神经网络(CNN)是多层感知机(MLP)的一个变种模型,它是从生物学概念中演化而来的.从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层…

Abstract: 贡献主要有两点1:可以将卷积神经网络应用region proposal的策略,自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割 2:当标注数据是比较稀疏的时候,在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine-tuning可以得到较好的新能,也就是说用Imagenet上训练好的模型,然后到你自己需要训练的数据上fine-tuning一下,检测效果很好.现在达到的效果比目前最好的DPM方法 mAP还要高上20点,目前voc上性能最好. 着篇文章主要是介绍RCNN,跟后面的,Fas…

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…

1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性.1962年…

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清…

最近发现很多以前看的论文都忘了,所以想写点东西来整理下之前的paper,paper主要是cv(computer vision)方向的. 第一篇:Gradient-based learning applied to document recognition.这是1998年Yann Lecun的一篇大作,是研究CNN必看的一篇文章.文中提出的Le-Net5模型很好的识别了Mnist的手写体,此模型也被用到了很多银行的钞票识别上.下面来研究这篇paper的成果.文章参考:http://blog.csd…

转自:http://blog.cvmarcher.com/posts/2015/05/17/cnn-trick/ 这篇文章主要讲一下Convolutional Neural Network(CNN)里面的一些概念以及技巧. Receptive Field (感受野) 这是一个非常重要的概念,receptive field往往是描述两个feature maps A/B上神经元的关系,假设从A经过若干个操作得到B,这时候B上的一个区域areabareab只会跟a上的一个区域相关areaaareaa,…

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许…

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序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

CNN详解 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7450413.html 前言 这篇博客主要就是卷积神经网络(CNN)的历史.模块.特点和架构等等 1. CNN历史 CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文,这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元,如果眼睛没有移动,则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野(Receptive Field).相邻细胞具有相似和重叠…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

之前通过各种博客视频学习CNN,总是对参数啊原理啊什么的懵懵懂懂..这次上课终于弄明白了,O(∩_∩)O~ 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受眼,一整张图的识别由多个局部识别点构成:不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高层复杂的图案可以由低层简单线条组成.之后人们发现经过conclusional的操作,可以很好反映视神经处理计算的过程,典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5,可以极大地提升识别效果. 本文主要就convolutional laye…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构…

CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而…

目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5:什么是 Global Average Pooling(GAP)? Q6:什么是 depthwise separable convolution?Depthwise convolution 和 pointwise convolution 分别又…

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提…

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…

测试的是Cifar10数据集,采用VGG模型的网络参数是[32, 'M', 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 256, 256],准确度大概在90.6左右 1.将输入图片分割为左右两部分,分别进行卷积运算,最后全连接层再将两部分结合在一起,最后观察准确度.准确度大概在88.8左右. 开始时分析,这样只是中间的部分信息没有进行融合,后面再去思考的时候发现是  对于单个卷积核而言,左右是不同的,这样的话,提取的特征就会有所偏向. 2.将channel的数目…

Receptive field 可中译为“感受野”,是卷积神经网络中非常重要的概念之一. 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过,当时是各种不明白的,事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事,有什么用等等.直到我某天看了 UiO 的博士生 Dang Ha The Hien写了一篇非常流传甚广的博文:A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Ne…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 7: CNN 目录 一.CNN的引入 二.CNN的层次结构 三.CNN的小Demo加深对CNN的理解 四.CNN的特点 在学习本节课知识之前,先让我们来了解一下有关CNN的知识,让我们对CNN有一个大概的认知…