前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普

线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值.这样就完成了滤波过程. 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关.卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特

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

在看这两个函数之前,我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d),二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作,对应位置进行相乘求和:而一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和. 一维卷积:tf.layers.conv1d() tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中,得到很不错的结果,于是,论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作,给self-attention在图像领域的应用奠定基础 论文: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.03584 论文代码:https://githu

CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI.新家坡国立大学.360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢? 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤

描述 已知w是一个大于10但不大于1000000的无符号整数,若w是n(n≥2)位的整数,则求出w的后n-1位的数.   输入 第一行为M,表示测试数据组数.接下来M行,每行包含一个测试数据. 输出 输出M行,每行为对应行的n-1位数(忽略前缀0).如果除了最高位外,其余位都为0,则输出0. 样例输入 4 1023 5923 923 1000 样例输出 23 923 23 0我的程序: #include<iostream>#include<vector>#include<cm

之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('

实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为17 从7个channel到17个channel,假设卷积核的kernel为33,那么这个卷积层的参数就有17733,那么,对于一个具体的操作而言 比如说,输出feature map有17个通道,对于输出feature map的第一个通道,是由其他7个kernel对输入的7个channel的featu

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52166388 以VGG_16的网络为例,在测试时,一张输入图像,在卷积层conv5_3,feature map的shape是(1,512,M,N),这样一个高维矩阵,如何输出呢? 借用numpy中的numpy.savetxt可以轻松解决: import numpy as np import caffe ... feature_conv

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

默认feature maps的宽和高相等. 常规卷积 输入的feature maps尺寸为i,卷积核的尺寸为k,stride为s,padding为p,则输出的feature maps的尺寸o为 当padding为 VALID 时,p 值等于 0,代入相应的 i,k,p,s 就可以相应的计算出 o 值了. 当padding为 SAME 时,步长 s 为 1 时,输出的 o == i,我们则可以计算出相应的 p 值为 p = (f-1) / 2 空洞卷积(Dilated convolutions)

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

参考资料: pytorch中文文档 http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

转自:http://www.2cto.com/kf/201312/267308.html Mask Operation filter2D函数 Last Edit 2013/12/24 所谓的Mask Operation就是滤波. 第一步:建立Mask: ? 1 2 3 Mat kern = (Mat_<char>(3,3) <<  0, -1,  0,                                -1,  5, -1,