1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.

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

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.9池化层 优点 池化层可以缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性. 池化层操作 池化操作与卷积操作类似,但是池化操作是保留池化窗口在扫过原始图像中时的最大值.注意:每个信道都在其单独的信道中执行池化操作. 其维度公式也满足公式: \[\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor*\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor\] 其中n为原始图像大小,p

基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化.paper主页:http://researc

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最

自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法 本文是在[1]的基础上进行的二次归纳. 0x00 池化(pooling)的作用   首先,回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2].filter(特征抽取器,卷积核,CV上称之为滤波器)在一个窗口(text region)上可以抽取出一个特征值,filter在整个text上滑动,将抽取出一系列特征值组成一个特征向量.这就是卷积层抽取文本特征的过程.模型中的每一个filter都如此操作,形成了不同的特征向量.   pooling层则

1.池化层的作用 在卷积神经网络中,卷积层之间往往会加上一个池化层.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少最后全连层中的参数数量.使用池化层即可以加快计算速度也有防止过拟合的作用. 2.为什么max pooling要更常用? 通常来讲,max-pooling的效果更好,虽然max-pooling和average-pooling都对数据做了下采样,但是max-pooling感觉更像是做了特征选择,选出了分类辨识度更好的特征,提供了非线性,根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:(1

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d).单层CNN检测边缘.图像识别分类,使用不同层类型支持卷积层,减少过拟合,加速训练过程,降低内存占用率. TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算.tf.nn.depthwise_conv2d,一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入,创建遵循Inception架构网络 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision https://arxiv.org/ab

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

在卷积神经网络中,我们经常会碰到池化操作,而池化层往往在卷积层后面,通过池化来降低卷积层输出的特征向量,同时改善结果(不易出现过拟合).为什么可以通过降低维度呢? 因为图像具有一种“静态性”的属性,这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用.因此,为了描述大的图像,一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计,例如,人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代 表这个区域的特征. 1.  一般池化(General Pooling) 池化作用于图像中

1.池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大kernel的感受野.另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现:一方面进行特征压缩,提取主要特征.   最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面:(1).它减小了来自上层隐藏层的计算复杂度:(2).这些池化单元具有平移不变性,即使图像有小的位移,提取到的特征依然会保持不变.由于增强

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作.SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形.重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度.   用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial

 https://blog.csdn.net/jcj_2012/article/details/84906657 作用 线程池,通过复用线程来提升性能; 背景 线程是一个操作系统概念.操作系统负责这个线程的创建.挂起.运行.阻塞和终结操作.而操作系统创建线程.切换线程状态.终结线程都要进行CPU调度,这是一个耗费时间和系统资源的事情. 场景描述 例如处理某一次请求的时间是非常短暂的,但是请求数量是巨大的.如果为每个请求都单独创建一个线程, (1)那么物理机的所有资源基本上都被操作系统创建线程.切

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool

一个能降低卷积金字塔中特征图的空间维度,目前为止,我们通过调整步幅,将滤镜每次移动几个像素.图1 从而降低特征图的尺寸.这是降低图像采样率的一种非常有效的方法. 图1 它移除了很多信息,如果我们不采用每两个卷积跳过一个的方法,二依然执行非常小的步幅,比如说1. 但是我们通过某种方法把相邻的所有卷积结合在一起,这种操作就叫做池化 有几种方法可以实现它,最常见的是最大池化,图2 图2 在特征图的每一点,查看它周围很小范围的点,计算附近所有点的最大值.使用最大池化有很多优点, 首先他不会增加参数数量,

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避

SoftPool使用softmax进行加权池化,能够保持特征的表达性并且是可微操作.从性能和准确率来看,SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Refining activation downsampling with SoftPool 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.00440v2 论文代码:https://github.com/alexandrosstergiou/SoftPool Introduc