由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkeleyvision.org/ 下载 训练好的model bvlc_reference_caffenet.caffemodel; 更多caffe使用也请参看上面的网址. clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_ca

前言: ANN是个语义黑箱的意思是没有通用明确的函数表示,参数化的模型并不能给出函数的形式,更进而不能表示函数的实际意义. 而CNN在图像处理方面具有天然的理论优势,而Conv层和Polling层,整流层等都有明确的意义.可以跳过函数形式直接进行语义级别的解析. 可视化是直观理解的一个重要方式,CNN可视化可以辅助对特定数据集绕过语法,直接进行特定网络语义级别的解析.在CNN可视化之后,你可以看到整个特征提取的表象和结果. 这就是一个有趣的地方,我们难以规约卷积核有怎样的函数形式,有怎么样的语法

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化 CNN可视化技术总结(二)--卷积核可视化 导言: 前面我们介绍了两种可视化方法,特征图可视化和卷积核可视化,这两种方法在论文中都比较常见,这两种更多的是用于分析模型在某一层学习到的东西.在理解这两种可视化方法,很容易理解图像是如何经过神经网络后得到识别分类. 然而,上次我在知乎看到一个通过yolov3做跌倒检测,希望加上人脸识别进行多任务学习从而提高准确率的提问.这明显提问者并不理解神经网络是如何对这种带有时间维度的视频进行分析从而实现行为识别,从本质

CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化 CNN可视化技术总结(二)--卷积核可视化 CNN可视化技术总结(三)--类可视化 导言: 前面介绍了可视化的三种方法--特征图可视化,卷积核可视化,类可视化,这三种方法在很多提出新模型或新方法的论文中很常见,其主要作用是提高模型或者新方法的可信度,或者用来增加工作量,或者用来凑字数,还有一些作用是帮助理解模型针对某个具体任务是如何学习,学到了哪些信息,哪些区域对于识别有影响等. 本文将介绍一些可视化的项目,主要有CNN解释器,特征图.卷积核.类可视化的

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一

之前实现了一层的卷积神经网络,又实现了两层的卷积神经网络,接下来把cnn扩展到任意层就不难了. 这难道就是传说中的“道生一,一生二,二生三,三生万物”么?＝.＝ 代码还是在github上. 比较有趣的一点是,我分别用两层的神经网络和一层的神经网络进行了实现,结果如下图: 两层的cnn结果: 一层的cnn结果: 可以看到,一层的cnn结果反而比两层的好,那么很有可能是两层的cnn出现了过拟合现象.对于mnist这种小数据集,一层的cnn加上一些参数调优绝对是够用了的.

网址: https://befreeroad.github.io/#/editor 参考: http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 在此基础上添加 感受野可视化. 如下图

1 前言 在上一篇Blog.我介绍了在iOS上执行CNN的一些方法. 可是,一般来说.我们须要一个性能强劲的机器来跑CNN,我们仅仅只是须要将得到的结果用于移动端. 之前在Matlab使用UFLDL的代码改动后跑了手型识别的3层CNN,这里我们就考虑将Matlab转C之后移植到xcode中. Step 1:Matlab 转c 首先要保证代码能够跑.能够执行,比方我这边.例如以下測试cnn识别手型: >> parameters = load('./opt_parameters/opttheta_

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑).因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fin

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许

背景 学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话",即对它的分类结果给出解释. 这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释. 反卷积和导向反向传播 CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是"CNN可视化".有两个经典的方法. CNN中的卷积.反卷机和反池化 反卷机(Deconvolution).上采样(Unsampling).上池化(Unpooling) UnPooling的过程,特点是在M

From: http://www.infoq.com/cn/news/2016/12/depth-neural-network-fake-photos 当时大部分的DNN在识别图像中对象的过程中主要依据的特征是一些局部特征(如豹子身上的斑点.校车的黑黄色),而忽略了整体特征(如海星的五角星形状.豹子长了四条腿). 知道了DNN所忽略的特征,从而有针对性的进行算法的改进,就有可能大幅提升DNN生成指定图像的能力. 2016年,该研究组先后发布了两篇论文介绍 Deep Generator Netwo

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m

面对一堆文件,一行行的数据,确实很难理解深度学习相关的概念,好比训练的数据.构建的网络是怎样的?今天按照书中第16天的内容实践了一翻,终于看到了所谓的深度神经网络的模样.(参考:<深度学习 21天实战Caffe 第16天 Caffe可视化方法>) 实现可视化的脚本有两种,分别是Matlab和Python,首先安装Matlab. 1.安装Matlab2014a for Linux下载链接:http://pan.baidu.com/s/1qYJ9tNm (含破解文件)Note:文件太大,本文在wi

一起来学matlab-matlab学习笔记9 高级绘图命令_2 图形的高级控制_视点控制和图形旋转_色图和颜色映像_光照和着色 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著 感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效 图形的高级控制 视点控制和图形旋转 视点控制 日常生活中从不同的视点观察物体所看到的图形是不同的,同样用户从不同

导言:    自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军,卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心.    在这几年,研究人员从提升特征提取能力,改进回传梯度更新效果,缩短训练时间,可视化内部结构,减少网络参数量,模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面,对卷积神经网络的结构有了较大的改进,逐渐研究出了AlexNet.ZFNet.VGG.NIN.GoogLeNet和Inception系列.ResNet.WRN和DenseNet等一系列经典模型,MobileNet

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸