目录 产生背景 举例 参考资料 产生背景 之前在深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势: ①整合了三个非线性激活层,代替单一非线性激活层,增加了判别能力. ②减少了网络参数. ③减少了计算量 在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>中作者还想把小卷积核继续拆解,从而进一步增强前面的优势 返回目录 举例 一个3*3的卷积可以拆解为:一个3*1的卷积再串联一个1*3的卷积,实验证…

NLP进阶之(七)膨胀卷积神经网络1. Dilated Convolutions 膨胀卷积神经网络1.2 动态理解1.2.2 转置卷积动画1.2.3 理解2. Dilated Convolutions 优点3. 应用 理论来自Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016作者将代码贡献于github针对语义分割问题 semantic segmentation,这里使用 dilated convolutions 得…

1 边缘检测( edage detection ) 下图是垂直边缘检测的例子,实际上就是用一个卷积核进行卷积的过程. 这个例子告诉我们,卷积可以完成垂直方向的边缘检测.同理卷积也可以完成水平方向的边缘检测,还可以完成各种不同角度的边缘检测. 计算机视觉的研究者会用几种不同的卷积核来做边缘检测. 但是在深度学习时代,我们不需要使用那些卷积核,我们把卷积核的数字设置成参数,通过训练来学习到不同的卷积核, 以此对图像进行处理,抽取相应的特征. 2 padding和步长( padding, stride…

扩张卷积(Dilated convolutions)是另一种卷积操作,也叫做空洞卷积(Atrous convolution).相比于普通的卷积,相同的卷积核,空洞卷积能够拥有更大的感受野. 相同的卷积核,扩张卷积在计算的时候可以把卷积看成是按照一定值进行了扩张,以3*3的卷积核为例子,如果扩张系数为2的话,该卷积核在计算的时候就像是一个5*5的卷积核,如图所示: 图(a)可以看成是扩张系数为1的扩张卷积,起作用就跟普通的卷积一样,当扩张系数为2的时候,扩张卷积就编程图(b)的形式,但是实际计算的…

参考1 参考2 1. 计算机视觉 使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大.例如一张64x64x3的图片,神经网络输入层的维度为12288. 如果图片尺寸较大,例如一张1000x1000x3的图片,神经网络输入层的维度将达到3百万,使得网络权重W非常庞大. 这样会造成两个后果: 一是神经网络结构复杂,数据量相对不够,容易出现过拟合: 二是所需内存.计算量较大.解决这一问题的方法就是使用卷积神经网络(CNN). 2. 边缘检测示例 神经网络由浅层到深层,分别可以检测出图片的边缘特…

第一周 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks) 计算机视觉(Computer vision) 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域,这多亏了深度学习. 深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们. 还使得人脸识别技术变得更加效率和精准,你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通过刷脸就能解锁手机或者门锁. 当你解锁了手机,我猜手机上一定有很多分享图片的应用.在上面,你能看到美食,酒店或美丽风景的图片. 有些…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们…

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法…