一.双线性汇合的计算过程: 第一步,计算Gram 矩阵: 对于一组H×W×D的feature maps,$\boldsymbol{x}_{i} \in \mathbb{R}^{D}$是图像的深度描述,其中$1 \leq i \leq H W$.双线性汇合双线性汇合是计算深度描述向量的格拉姆矩阵(Gram matrix),其中$\boldsymbol{G} \in \mathbb{R}^{D \times D}$. \begin{equation}\boldsymbol{G} :=\frac{1}

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解,不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢,今天看到一篇博文讲得挺好的,摘录一下,方便查找. Introduction 在一般的CNN结构中,在卷积层后面通常连接着全连接.而全连接层的特征数是固定的,所以在网络输入的时候,会固定输入的大小(fixed-size).但在现实中,我们的输入的图像尺寸总是不能满足输入时要求的大小.然而通常的手法就是裁剪(crop)和拉伸(warp). 这样做总是不好的:图像的纵横比(ratio aspe

CNN介绍 与之前的神经网络不同之处在于,CNN明确指定了输入就是图像,这允许我们将某些特征编码到CNN的结构中去,不仅易于实现,还能极大减少网络的参数. 一. 结构概述 与一般的神经网络不同,卷积神经网络尤其特殊之处.一般的神经网络每一层与前一层之间采用全连接:一层中的神经元之间也是互相独立的,并不共享权值:最后一层全连接层陈伟输出层,在分类任务中出表示类别得分.CIFAR-10中图像是32*32*3=3072,所以,与输入相连的第一个隐层的每个神经元的参数都有3072个,如果图像尺寸更大,那

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html 参考资料: UFLDL wiki UFLDL Stanford tornadomeet博客整理得很好,欣赏这样的学习态度. 该博客基本取材于UFLDL,在两者取舍间还是选择按照tornadomeet博客的剧本走一遍. 因为大部分概念都已熟知,在此过一遍的意义在于查缺补漏,巩固基础. 该博客年初发现,如今我也有了这样的“博客导航”,这便是正能量的传播

Facebook 人工智能研究院(FAIR)首席科学家 Devi Parikh 是 2017 年 IJCAI 计算机和思想奖获得者(IJCAI 两个最重要的奖项之一,被誉为国际人工智能领域的「菲尔兹奖」),并位列福布斯 2017 年「20 位引领 AI 研究的女性」榜单.她主要从事计算机视觉和模式识别研究,具体研究领域包括计算机视觉.语言与视觉.通识推理.人工智能.人机合作.语境推理以及模式识别. 2008 年到现在,Devi Parikh 先后在计算机视觉三大顶级会议(ICCV.CVPR.EC

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 参考连接:http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53468483 本文这里仅当学习笔记使用,具体细节建议前往原文细度. 论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:h

哈哈,好久没写博客了....最近懒癌发作~~主要是因为心情不太好啊,做什么事情都不太顺心,不过已经过去啦.最近一直忙着公司的项目,想用这个网络,就给大家带来了的这篇文章.可能比较老,来自ICCV 2015的一篇关于细粒度分类的文章,文章:B-CNN.由于文章比较简单,我就不介绍的那么详细啦~ 科普下:粗粒度与细粒度分类 粗粒度:比如猫狗猪这种差别比较大的. 细粒度:狗类别中,识别是什么品种的狗,这就是细粒度分类. B-CNN框架: 从图中可以看出,其实就是两个卷积神经网络对图像进行特征抽取,然后

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

转载自:http://nooverfit.com/wp/pycon-2016-tensorflow-研讨会总结-tensorflow-手把手入门-用人话解释cnn 首先什么是CNN? 其实, 用”人话”简洁地说, 卷积神经网络关键就在于”卷积”二字, 卷积是指神经网络对输入的特征提取的方法不同. 学过卷积的同学一定知道, 在通信中, 卷积是对输入信号经过持续的转换, 持续输出另一组信号的过程. 上图来自维基百科, 经过红色方框的持续转换, 我们关注红色方框和蓝色方框的重叠面积, 于是我们得到新的

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

确实“人话”解释清楚了 ^_^ 池化不只有减少参数的作用,还可以: 不变性,更关注是否存在某些特征而不是特征具体的位置.可以看作加了一个很强的先验,让学到的特征要能容忍一些的变化.防止过拟合,提高模型泛化能力获得定长输出.(文本分类的时候输入是不定长的,可以通过池化获得定长输出)提高感受野大小参考知乎回答:https://www.zhihu.com/question/36686900 Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门, 用”人话”解释C

小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo