卷积网络的平移不变性可能会经常在论文中看到,那这个到底是什么呢?看了一些论文的原文和网络上十几篇讲这个的博文,大概捋清了思路然后写下这个.不得不说,有的博文讲的有那么点问题. 1 什么是不变性 [不变性]就是目标发生了变换,但是你依然可以识别出来.在图像任务中,我们希望图像中的目标即使被平移.被旋转或者被缩放,模型都可以识别出来图像的目标. 所以不变性有下面几种: 平移不变性:Translation Invariance 旋转不变性:Rotation Invariance 尺度不变性:scale

[导读]谷歌AI研究部门华人科学家再发论文<EfficientNet:重新思考CNN模型缩放>,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度,超越了当先最先进图像识别网络的准确率,效率提高了10倍,而且更小. 目前提高CNN精度的方法,主要是通过任意增加CNN深度或宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估. 以固定的资源成本开发,然后按比例放大,以便在获得更多资源时实现更好的准确性

摘要:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题. 本文分享自华为云社区<全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割>,作者: AI浩. FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像

基于孪生卷积网络(Siamese CNN)和短时约束度量联合学习的tracklet association方法 Siamese CNN Temporally Constrained Metrics Tracklet Association MTT MOT 读 'B. Wang, L. Wang, et.al. Joint Learning of Siamese CNNs and Temporally Constrained Metrics for Tracklet Association[j],

[深入浅出Linux网络编程]是一个连载博客,内容源于本人的工作经验,旨在给读者提供靠谱高效的学习途径,不必在零散的互联网资源中浪费精力,快速的掌握Linux网络编程. 连载包含4篇,会陆续编写发出,欢迎持续关注,分别如下: 1,开篇 -- 知其然,知其所以然 2,基础 -- 事件触发机制 3,实践 -- TCP & UDP 4,应用 -- 基于轮子造汽车 该连载博客假设读者对Linux网络编程充满了学习兴趣,并且清楚的明白学习Linux网络编程能够解决什么问题,从而可以将博客重点放在内容本身,

主讲人 网神 (新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:55:06 那我们开始了啊,前面第3,4章讲了回归和分类问题,他们应用的主要限制是维度灾难问题.今天的第5章神经网络的内容:1. 神经网络的定义2. 训练方法:error函数,梯度下降,后向传导3. 正则化:几种主要方法,重点讲卷积网络 书上提到的这些内容今天先不讲了,以后有时间再讲:BP在Jacobian和Hessian矩阵中求导的应用:混合密度网络:贝叶斯解释神经网络. 首先是神经网络的定义,先看一个最简单的神经

载入MNIST数据集.创建默认Interactive Session. 初始化函数,权重制造随机噪声打破完全对称.截断正态分布噪声,标准差设0.1.ReLU,偏置加小正值(0.1),避免死亡节点(dead neurons). 卷积层函数,tf.nn.conv2d,TensorFlow 2 维卷积函数,参数x输入,W卷积参数,卷积核尺寸,channel个数,卷积核数量(卷积层提取特征数量).Strides卷积模板移动步长,全1代表不遗漏划过图片每一个点.Padding代表边界处理方式,SAME边界

背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳. 全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature m

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

加州大学洛杉矶分校在PLOS Computing Biology上发表了一篇文章,分析了深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同:深度卷积网络(DCNN)是依靠物体的纹理进行识别,而人类是依靠物体的轮廓进行识别.如对下面的图a,人类依靠轮廓很快就能识别出这是一只熊,速度和准确性超过深度卷积网络(DCNN):但是如果把熊的图片分成若干部分,再打乱,如图b所示,人类要识别出这是一只熊就很困难了,而深度卷积网络(DCNN)可以很容易的识别出来.这是因为人类是依靠物体的全局信息和轮廓去识别一个物