第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图,以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图. 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释. 这是原始的LeNet5网络: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import time # 声明输入图片数据,类别 x = tf.placeholder('float', [None, 784]

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.

一.卷积神经网络的简述 卷积神经网络将一个图像变窄变长.原本[长和宽较大,高较小]变成[长和宽较小,高增加] 卷积过程需要用到卷积核[二维的滑动窗口][过滤器],每个卷积核由n*m(长*宽)个小格组成,每个小格都有自己的权重值, 长宽变窄:过滤器的长宽决定的 高度变高:过滤器的个数决定的 输入:55000 × 784 = 28*28 输出:55000 × 10 lenet:两层卷积层(卷积层 + 池化层).两层全连接层 二.代码: 1.数据集: 下载好Mnist数据集加压到文件夹'MNIST_d

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

一.前言 计算机视觉长久以来没有大的突破,卷积神经网络的出现,给这一领域带来了突破,本篇博客,将通过具体的实例来看看卷积神经网络在图像识别上的应用. 导读 1.问题描述 2.解决问题的思路 3.用DL4J进行实现 二.问题 有如下一组验证码的图片,图片大小为60*160,验证码由5个数字组成,数字的范围为0到9,并且每个验证码图片上都加上了干扰背景,图片的文件名,表示验证码上的数字,样本图片如下: 穷举每张图片的可能性几乎不可能,所以传统的程序思路不可能解这个问题,那么必须让计算机通过自我学习,

1.LeNet模型 LeNet是一个早期用来识别手写数字的卷积神经网络,这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun.LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的成果,这个尊基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台 上图就是LeNet模型,下面将对每层参数进行说明 1.1 input输入层 假设输入层数据shape=(32,32) 1.2 C1卷积层 卷积核大小: kernel_size=(5,5) 步幅:stride = 1 输出通道为6 可训练参

本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码,其基于 TensorFlow 框架.它封装了非常通用的校验.训练.验证.识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力. 项目地址: https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 操作系统: Ubuntu 16.04.3 LTS 环境部署遇到的问题: apt install python3-pip 遇到如下报错: Unable to fetch some archives, maybe run a

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

1.知识点 """ 基础知识: 1.神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层.隐藏层.输出层.而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,又叫下采样层) 2.卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 a)提取特征:定义一个过滤器(也称观察窗口,奇数大小,值为权重)大小,步长 b)移动越过图片: 1.VALID:不越过,直接停止观察(一般不用) 2.SAME:直接越过,则对图像零填充(paddin

gen_sample_by_captcha.py 生成验证码图片 # -*- coding: UTF-8 -*- """ 使用captcha lib生成验证码(前提:pip install captcha) """ from captcha.image import ImageCaptcha import os import random import time def gen_special_img(text, file_path): # 生成

这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字.首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器.然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度. 一.运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库TensorFlow.js examples中的tfjs-examples/mnist 下找到,你可以通过下面的方式clone下来然后运行这个demo: $ git clone https://github.com/tensor

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageChops from skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称 fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers") trainDataList = [] trianLabel = [] testDataList =

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

Note This section assumes the reader has already read through Classifying MNIST digits using Logistic Regression and Multilayer Perceptron. Additionally, it uses the following new Theano functions and concepts: T.tanh, shared variables, basic arithme

开局一张图,内容全靠编. 上图引用自 [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放,各种网络结构层出不穷,计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构. 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 本文是关于卷积神经网络的开山之作LeNet的,之前想着论文较早,一直没有细读,仔细看了一遍收获满满啊. 本文有以下内容: LeNet 网络结构 LeNet 论文 LeNet keras实

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络.1998 年 Yan LeCun 在论文 "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition" 中将这种卷积神经网络命名为 "LeNet-5".

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络 三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程 五:总结 本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢

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