转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M

标准参考 无. 问题描述 使用 window.open 方法可以弹出一个新窗口,其中 open 方法的 sFeatures 参数选项在各浏览器中支持程度不一,这有可能导致同样的代码使各浏览器中弹出窗口形式产生巨大差异. 造成的影响 会造成不同浏览器中打开的窗口位置.尺寸出现差异:以及是否有地址栏.菜单栏.状态栏.滚动条和是否全屏等表现形式存在出入. 受影响的浏览器 所有浏览器   问题分析 open 方法属于 window 对象,他用来打开一个新浏览器窗口, 其中window 对象又隶属 BOM

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

[任务一]代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读.  ● MobileNetV1 网络:简要阅读谷歌2017年的论文<MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications>,同时,阅读知乎文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030,体会 Depthwise 卷积 和 Pointwise 卷积.同时,阅读

第二次作业:卷积神经网络 part 2 问题总结 输出层激活函数是否有必要? 为什么DnCNN要输出残差图片?图像复原又该如何操作? DSCMR中的J2损失函数效果并不明显,为什么还要引入呢? 代码练习 MobileNet V1 Mobilenet v1是Google于2017年发布的网络架构,旨在充分利用移动设备和嵌入式应用的有限的资源,有效地最大化模型的准确性,以满足有限资源下的各种应用案例. 使用了深度可分离卷积,把标准卷积分解为 depth-wise 和 point-wise 卷积,合起

第四周:卷积神经网络 part 3 视频学习 语义分割中的自注意力机制和低秩重建 语义分割(Semantic Segmentation) 概念:语义分割是在像素级别上的分类,属于同一类的像素都要被归为一类,因此语义分割是从像素级别来理解图像的. 思路: 传统方法: TextonForest和基于随机森林分类器等语义分割方法 深度学习方法: Patch classification 全卷积方法(FCN) encoder-decoder架构 空洞卷积(Dilated/Atrous) 条件随机场 几种

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文,捋一遍SENet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. SENet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展

一.思维理解 X:原始数据集: Wk:原始数据集 X 的前 K 个主成分: Xk:n 维的原始数据降维到 k 维后的数据集: 将原始数据集降维,就是将数据集中的每一个样本降维:X(i) . WkT = Xk(i): 在人脸识别中,X 中的每一行(一个样本)就是一张人脸信息: 思维:其实 Wk 也有 n 列,如果将 Wk 的每一行看做一个样本,则第一行代表的样本为最重要的样本,因为它最能反映 X 中数据的分布,第二行为次重要的样本:在人脸识别中,X 中的每一行是一个人脸的图像,则 Wk 的每一行也

摘要 目前检测的准确率受物体视频中变化的影响,如运动模糊,镜头失焦等.现有工作是想要在框的级别上寻找时序信息,但这样的方法通常不能端到端训练.我们提出了flow-guided feature aggregation,一个用于视频物体检测的端到端学习框架.在特征级别上利用时序信息,通过相邻帧的运动路径提高每帧的特征,从而提高检测的准确率. 简介 特征提取网络提取出每帧的feature maps.为了enhance被处理帧的特征,用一个光流网络(flownet)预测相邻帧和该帧之间的motions.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 译文 摘要:在深度卷积网络(ConvNet)的帮助下,边缘检测已经取得了重大进展.基于ConvNet的边缘检测器在标准基准测试中达到了人类水平.我们提供了对于这些检测器输出

超分辨率重建技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像.SR可分为两类:    1. 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像    2. 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像.基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR) 一.基于深度学习的超分辨率重建方法整理 1.SRCNN Super-Resolution Convolutional Neural Network(

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

论文地址 在该论文中作者提出了一种被称为Inception Network的深度卷积神经网络,它由若干个Inception modules堆叠而成.Inception的主要特点是它能提高网络中计算资源的利用率,这得益于网络结构的精心设计(基于 Hebbian principle 和 the intuition of multi-scale processing ),使得网络在增加宽度和深度的同时又能保持计算开销不变.作者在论文中还介绍了 Inception 的一个应用例子--GoogLenet,

参考来源:https://blog.csdn.net/u012762419/article/details/79561441 TextCNN结构 TextCNN的结构比较简单,输入数据首先通过一个embedding layer,得到输入语句的embedding表示,然后通过一个convolution layer,提取语句的特征,最后通过一个fully connected layer得到最终的输出,整个模型的结构如下图: embedding layer:即嵌入层,这一层的主要作用是将输入的自然语言

深度学习模型中的Normalization 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因,Batch Normalization使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播,甚至增加网络的泛化能力. 1 什么是归一化/标准化 Normalization是一个统计学中的概念,可以称它归一化或者规范化,它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除).它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整,在数据预处理时是非常常见的操作,在网络的中间

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已

From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 [1] 跟踪是一个很混乱的方向. 比如TLD.CT.Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了. 09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了. 后来突

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来,卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破.而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体.卷积神经网络由一系列卷积层.非线性层和下采样层构成,这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述. 然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的,其难点来自很多方面.最近很多工作呗提出来从空间维度层