PointNet++是在PointNet上做出了改进,考虑了点云局部特征提取,从而更好地进行点云分类和分割. 先简要说一下PointNet: PointNet,其本质就是一种网络结构,按一定的规则输入点云数据,经过一层层地计算,得出分类结果或者分割结果.其中比较特殊的地方在于两个转换矩阵(input transform & feature transform)的存在,根据文中所说,这两个转换矩阵可以在深度学习过程中保持点云数据的空间不变性. 根据论文里所说,图中的input transform是

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算

一 1x1卷积 在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积.也许你会好奇,1×1 的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看. 过滤器为 1×1 ,这里是数字 2,输入一张 6×6×1 的图片,然后对它做卷积,过滤器大小为 1×1 ,结果相当于把这个图片乘以数字 2,所以前三个单元格分别是 2. 4. 6 等等.用 1×1 的过滤器进行卷积,似乎用处不大,只是对输入矩阵乘以某个数字.但这仅仅是对于6×6×1的一个通道图片来说, 1×1

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [LeNet]--Lécun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11):2278-2324. [AlexNet]--Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Ima

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le

近两天,关于公有云经典网络(基础网络)与私有网络(VPC)的讨论引发技术圈极大关注,事件起因于有开发者将数据库限制在内网访问,但由于安全组设置的原因,阿里云邻居用户被黑后,牵连到了自己的业务.为此,开发者@左耳朵耗子发表了<科普一下公有云网络>,指出阿里云默认的内网是经典网络,管理复杂,配置错误是高概率事件,呼吁大家采用VPC方案,防止重现上述事故. 对比起"谈安全色变",圈内理性探讨总归是好事.这次"经典网络安全争议",让VPC方案迅速为广大开发者所了

由于阿里云策略问题,要求用户从经典网络中全部迁出,搬迁到他们设置的 VPC 网络中.这里的 VPC 大概指的是逻辑上的一个虚拟局域网.即使是实际上你的机器垮机房在阿里云的不同机房.但是他们仍然能从逻辑上属于一个 VPC.这次搬迁涉及到的主要问题是,目前手里的机器有很多都不太清楚在做什么,上面的服务是否重要,包括其中的管理以及是否最后还能将其启动起来.可以说是挤压了非常多的老债务,通过这次迁移需要一并还上.心里还是比较虚的. 由于这次迁移的主负责人并不是我 所以只用管好自己手中的业务就好了,还是轻

VPC中的服务器名称是 vpc-ecs1 , 经典网络中的服务器名称是 classic-ecs2 ,要实现 vpc-ecs1 通过内网访问 classic-ecs2 . VPC 网段是 10.0.0.0/8 ,在 VPC 中创建一个用于 ClassicLink 的交换机 10.111.0.0/16 ,并创建一个 VPC 的安全组 ClassicLink-vpc , vpc-ecs1 的内网 IP 要在 10.111.0.0/16 网段,并且要加入 ClassicLink-vpc 安全组. 在 E

对应阿里云学习视频地址:https://help.aliyun.com/video_detail/67686.html?spm=5176.208355.1107604.1.10d82ca1J91Ckt云服务器 ECS 的网络类型有经典网络和 专有网络VPC 两种.经典网络采用三层隔离,所有经典网络类型实例都建立在一个共用的基础网络上.VPC 采用二层隔离,相对经典网络而言,VPC 具有更高的安全性和灵活性. 但是安全是一个系统的工程,无论是哪一种网络类型,您都需要通过 安全组 管理云服务器 EC

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说,假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像,使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道数,一般只关注感受野的大小,而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积,则得到大小为\(10*10*32\)大小的特征图. 对于1D卷积而言,假设原始图像为\(14*1\)的单通道灰度图像,使用16个\(5*1*1\)的卷积核(因为处理

专有网络VPC(Virtual Private Cloud)之间在逻辑上彻底隔离,可以使您在阿里云上构建出一个隔离的网络环境,其安全性及性能都高于经典网络,已成为云上用户首选的网络类型.为满足日益增多的网络迁移需求,RDS新增了网络混访功能,可实现在无闪断.无访问中断的情况下将经典网络平滑迁移到VPC上,且主实例和各只读实例可以分别使用混访方案迁移网络,互不影响.本文将介绍通过RDS管理控制台采用混访方案将经典网络迁移到VPC的操作步骤. 背景信息 以往将RDS实例从经典网络迁移到VPC时,经典

阿里云网络系列之经典网络和专有网络   驻云科技 2016-07-29 13:43:44 浏览45005 评论9 云栖社区 nginx 安全与风控 系统软件 编程语言 数据存储与数据库 系统研发与运维 移动开发与客户端 安全问道 专有网络VPC 摘要: 阿里云面向客户提供的网络类型服务有经典网络和专有网络两种,但这两者有什么区别呢?阿里官网给的解释是: 经典网络:IP地址由阿里云统一分配,配置简便,使用方便,适合对操作易用性要求比较高.需要快速使用 ECS 的用户. 阿里云面向客户提供的网络类型

配置后,专用网络中的机器Ping不通经典网络, 查帮助说192.168网段需要手动添加路由表. 抓包能在经典网络中收到专用网络中过来的数据包,但回复的数据包不能正确发出去. 先用 route -n 查看当前路由, 10.0.0.0 10.116.207.247 255.0.0.0 UG 0 0 0 eth0 10.116.200.0 0.0.0.0 255.255.248.0 U 0 0 0 eth0 100.64.0.0 10.116.207.247 255.192.0.0 UG 0 0 0

云服务为了安全性总是有不同的安全规则,第一就是需要明白里面的网络类型   专有网络是您自己独有的云上私有网络.您可以完全掌控自己的专有网络,例如选择IP地址范围.配置路由表和网关等,您可以在自己定义的专有网络中使用阿里云资源如云服务器.云数据库RDS版和负载均衡等. 可以将专有网络连接到其他专有网络或本地网络,形成一个按需定制的网络环境,实现应用的平滑迁移上云和对数据中心的扩展.   经典网络 经典网络类型的云产品,统一部署在阿里云公共基础设施内,规划和管理由阿里云负责,更适合对网络易用性要求比

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c

在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1x1卷积.1x1卷积能做什么? 对于6x6x1的通道的图片来说,1x1卷积效果不佳,如果是一张6x6x32的图片,那么使用1x1卷积核进行卷积效果更好. 1x1卷积所实现的功能是,遍历36(6x6)个单元,计算左图中32个数字和卷积核中32个数字的乘积(element wise),然后应用于ReLU非线性函数. 这种方法称为1x1卷积,有时候也被称为Network in Network 我们可以用池化层压缩输入的高度与宽度,而1x1卷积可以改变

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络,整个神经网络的构架是8层的网络结构.网络刚开始使用11*11获得较大的感受野,随后使用5*5和3*3做特征的提取,最后使用3个全连接层做得分值得运算,使用的是softmax分类器 2. VGG-net,网络的特点是全部使用3*3的卷积,通常有两个版本一个是16-VGG和19-VGG,每一进行完一次maxpool,都进行一次维度的提升,为了减少由于降维压缩而导致的信息损失.最后使用3个全连接层进行得分值得预测,使用的是softmax计算损失值

卷积神经网络(CNN)可以很好的处理二维平面图像的问题.然而,对球面图像进行处理需求日益增加.例如,对无人机.机器人.自动驾驶汽车.分子回归问题.全球天气和气候模型的全方位视觉处理问题. 将球形信号的平面投影作为卷积神经网络的输入的这种Too Naive做法是注定要失败的,Cnns的巨大成就来源于局部感受野的权值共享,而多层结构总能找到不同rect的相同目标,给出响应.而对于球形图像,一个目标在图片的不同位置是发生形变的,若要使用CNNs直接共享,构建的局部感受野理应描述这种转换.如下图所示,而