这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor

基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化.paper主页:http://researc

<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper提出了空间金字塔池化. 之前学习的RCNN,虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低,但是对于超大容量的数据,计算速度还有待提高.对RCNN来说,计算冗余很大一部分来自于:对每一个proposal region提取一次特征,而不同region之间有很多的交集,这就导致很大的计算冗余.因此fast-rcnn提出了,先对图片进行

在卷积神经网络的最后,往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量,全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接,是把前一层的输出特征都综合起来,所以该层的权值参数是最多的.例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存.又如下图: 最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化. 1.tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据. pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Mar 4 09:21:41 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); def logistic(x): return 1/(1 + np.exp(-x)); def logistic_derivative(x): return logistic(x)*(

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=110) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   本文是此基础补全计划的最终篇,因为从我的角度来说,如果前面这些基础知识都能够了解及理解,再加上本文的这篇基础知识,那么我们算是小半只脚踏入了大门.从这个时候,

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻

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

自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法 本文是在[1]的基础上进行的二次归纳. 0x00 池化(pooling)的作用   首先,回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2].filter(特征抽取器,卷积核,CV上称之为滤波器)在一个窗口(text region)上可以抽取出一个特征值,filter在整个text上滑动,将抽取出一系列特征值组成一个特征向量.这就是卷积层抽取文本特征的过程.模型中的每一个filter都如此操作,形成了不同的特征向量.   pooling层则

1.池化层的作用 在卷积神经网络中,卷积层之间往往会加上一个池化层.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少最后全连层中的参数数量.使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用. 2.为什么max pooling要更常用? 通常来讲,max-pooling的效果更好,虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样,但是max-pooling感觉更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更好的特征,提供了非线性,根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:(1

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d).单层CNN检测边缘.图像识别分类,使用不同层类型支持卷积层,减少过拟合,加速训练过程,降低内存占用率. TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算.tf.nn.depthwise_conv2d,一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入,创建遵循Inception架构网络 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision https://arxiv.org/ab

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术.在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP). 然而,GAP是否真的可以取代全连接层?其背后的原理何在呢?本文来一探究竟. 一.什么是GAP? 先看看原论文的定义: In th

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置

http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作.SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形.重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度.   用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial

SPPNet paper:Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition code 首先介绍最为传统的alexNet,本文以及R-CNN有基于该网络上进行改进 1.输入224*224的图片,经过卷积池化等操作后在最后的卷积层会变成13*13的图片 2.后面接两个全连接层 3.最后接一个softmax进行打分分类(分成1000类是因为ImageNet上的图片总类为1000类) SPPNet的