经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+  -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1  LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的

目录 一. CRNN概论 简介 网络 二. CRNN局部之特征提取 三. CRNN局部之BLSTM 四. CRNN局部之CTC 关于CTC是什么东西? CTC理论基础 五. 参考文献 一. CRNN概论 重点:原论文一定要得看!!!英语好的直接看原论文,不懂的地方查资料.英语不好的(比如笔者),先看中文资料,然后再看原论文. 简介 CRNN全称是:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition

解决的问题: 由于梯度消失,深层网络很难训练.因为梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小.结果就是,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至迅速下降. 核心思想: 引入一个恒等快捷键(也称之为跳跃连接线),直接跳过一个或者多个层.如图一 图一 当有这条跳跃连接线时,网络层次很深导致梯度消失时,f(x)=0,y=g(x)=relu(x)=x 1. 在网络上堆叠这样的结构,就算梯度消失,我什么也学不到,我至少把原来的样子恒等映射了过去,相当于在浅层网络上堆叠了"复制层",这样至少

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. R-CNN的全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法.后面要讲到的Fast

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994

原文:http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 原文大神有很多经典之作,并且讲解得很透彻,建议前往,这里仅当学习使用. Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound Box Regression详解 : http://d

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原

一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已

参考博文:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 R-CNN(Regions with CNN features)--2014年提出 算法流程 1.输入一张图片,通过selective search算法找出2000个可能包括检测目标的region proposal(候选框) 2.采用CNN提取候选框中的图片特征(AlexNet输出特征向量维度为4096) 3.使用SVM对特征向量分类 4.bounding-box regress

CCNP OSPF协议详解 2010-02-24 20:30:22 标签:CCNP 职场 OSPF 休闲 OSPF(Open Shortest Path Fitst,ospf)开放最短路径优先协议,是由Internet工程任务组开发的路由选择协议,公用协议,任何厂家的设备. 链路状态路由协议(也可以说OSPF)工作原理: 每台路由器通过使用Hello报文与它的邻居之间建立邻接关系 每台路由器向每个邻居发送链路状态通告(LSA),有时叫链路状态报文(LSP). 每个邻居在收到LSP之后要依次向它的

原文来自http://note.youdao.com/share/web/file.html?id=236896997b6ffbaa8e0d92eacd13abbf&type=note 由于Linux目前很热门,越来越多的人在学习linux,但是买一台服务放家里来学习,实在是很浪费.那么如何解决这个问题?虚拟机软件是很好的选择,常用的虚拟机软件有vmware workstations和virtual box等.在使用虚拟机软件的时候,很多初学者都会遇到很多问题,而vmware的网络连接问题是大家

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CDN技术详解 一本好的入门书是带你进入陌生领域的明灯,<CDN技术详解>绝对是带你进入CDN行业的那盏最亮的明灯.因此,虽然只是纯粹的重点抄录,我也要把<CDN技术详解>的精华放上网.公诸同好. 第一章    引言    “第一公里”是指万维网流量向用户传送的第一个出口,是网站服务器接入互联网的链路所能提供的带宽.这个带宽决定了一个 网站能为用户提供的访问速度和并发访问量.如果业务繁忙,用户的访问数越多,拥塞越严重,网站会在最需要向用户提供服务时失去用户.(还有“中间一公里” 和