kernel_size=(1,3)[flag] if flag==True:kernel_size=3 else: kernel_size=1…

在进行卷积运算和池化的时候,对于输入图像大小为input_size,给定kernel_size.padding.stride,计算得出output_size为: output_size =1+ (input_size+2*padding-kernel_size)/stride 怎么理解这个等式?首先,考虑对图片横向的填充,有两个边所以加上2*padding.其次,考虑到卷积核kernel的右边到达图片的右边时候,此时占用了图片kernel_size个像素.因此,在一个方向上,知道起点和终点,还有…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

Transposed Convolution, 也叫Fractional Strided Convolution, 或者流行的(错误)称谓: 反卷积, Deconvolution. 定义请参考tutorial. 此处也是对tutorial中的theano实现做一个总结, 得到一段可用的Deconvolution代码. 反卷积(都这么叫了, 那我也不纠结这个了. )的实现方式之一是前向卷积操作的反向梯度传播过程, 所以在Theano中可使用theano.tensor.nnet.abstract_c…

caffemodel是二进制的protobuf文件,利用protobuf的python接口可以读取它,解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调,即加载"caffemodel"作为网络初始参数取值,然后在此基础上更新.使用方式往往是:同时给定solver的prototxt文件,以及caffemodel权值文件,然后从solver创建网络,并从caffemodel读取网络权值的初值.能否不加载solver的prototxt,只加载caffemodel并看看它里面都有什么东…

1.改变图像的亮度和对比度: 算法介绍:对每一点像素值的r,g,b,值进行乘法和加法的运算. 代码使用: ; y < image.rows; y++ ) { ; x < image.cols; x++ ) { ; c < ; c++ ) { new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta ); } } } 2.ope…

Ref: 从LeNet-5看卷积神经网络CNNs 关于这篇论文的一些博文的QAC: 1. 基本原理 MLP(Multilayer Perceptron,多层感知器)是一种前向神经网络(如下图所示),相邻两层网络之间全连接. sigmoid通常使用tanh函数和logistic函数. 1998年Yann LeCun在论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”中提出了LeNet-5,并在字母识别中取得了很好的效果.LeNet…

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输…

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto…