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

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以

本文首先阐述pooling所对应的操作,然后分析pooling背后蕴含的一些道理,最后给出pooling的Python实现. 一.pooling所对应的操作 首先从整体上对pooling有一个直观的概念(也就是对pooling的输入.输出以及具体功能进行描述,但是忽略具体的实现细节):pooling的输入是一个矩阵,输出是一个矩阵:完成的功能是,对输入矩阵的一个局部区域进行运作,使得该区域对应的输出能够最佳的代表该区域的特性.如图1所示,左图黄色矩阵代表输入矩阵,右图蓝色矩阵代表输出矩阵:动态的

CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR2013上,作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling),叫stochastic pooling,在他的文章还给出了效果稍差点的probability weighted pooling方法. stochastic pooling方法非常简单,只需对feature map中的元素按照其概率值大小随机选择,即元素值大的被选中的概率也大.而不像max-pooling那样,永远只取那个

卷积的实现: 对于每幅图像,每个filter,首先从W中取出对应的filter: filter = squeeze(W(:,:,filterNum)); 接下来startercode里面将filter旋转90度并且取出image: % Flip the feature matrix because of the definition of convolution, as explained later filter = rot90(squeeze(filter),2); % Obtain the

创建新的PostgreSQL连接可以是一个昂贵的操作.这个模块提供了一些纯Python类直接在客户端应用程序实现简单的连接池.      class psycopg2.pool.AbstractConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs) 基类实现通用的基于密钥池代码. 自动创建新的minconn连接.池将支持的最大maxconn连接.* args,* * kwargs传递到connect()函数. 以下预计将由子类实现方法: getconn

========================================================================================== 最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep

//ToolStripSplitButton是标准按钮和下拉按钮的组合,各自工作,但有联系,感觉上后者是没有向下箭头ToolStripDropDownButton:ToolStripDropDownButton只含有一个按钮,可以选择有没有向下箭头的标志,单击时显示关联的 ToolStripDropDown 的控件.两者均可改变箭头标志在做还是在右. //VS自带双缓冲 this.SetStyle(ControlStyles.UserPaint | ControlStyles.AllPainti

大家好,好多朋友来信咨询Delphi和C++Builder的移动开发.DataSnap架构等问题,希望能有Demo代码学习.其实Delphi和C++Builder本身自带有很多示例代码,已经覆盖了大部分Delphi和C++Builder开发工具的特性和技术.对于开发各种特定的应用,还是需要去在特定方向钻研该方面的技术的,不要指望一套Demo代码就可以代替自己的学习. 为了方便各位 Delphi 和 C++Builder开发者,有针对性的查找RAD Studio自带的示例代码,从而更快更有针对性的

ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰.又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 学习链接: http://u

mysql A node.js driver for mysql. It is written in JavaScript, does not require compiling, and is 100% MIT licensed. mysql       Table of Contents Install Introduction Contributors Sponsors Community Establishing connections Connection options SSL op

随着 .NET Core 2.0 的发布,.NET 开源跨平台迎来了新的时代.开发者们可以选择使用命令行.个人喜好的文本编辑器.Visual Studio 2017 15.3 和 Visual Studio Code 来开发自己的 .NET Core 2.0 项目.同时,微软 .NET 开发工具组也宣布了 ASP.NET Core 2.0 的发布,并且此版本与 .NET Core 2.0.Visual Studio 2017 15.3 和新的 Razor Pages 页面优化范例兼容.相信目前技

.net链接oracle数据库时,当链接字符串中pooling=true时,视图结构变更时程序报错问题,还请高手指教 现象: 链接字符串: 注意:这里pooling=true: 测试视图: 执行的SQL语句为:  select * from vi_tbtest; 填充DataTable代码为: 第一次查询正常: 当修改视图: 注意:这里去除了一个字段 程序代码不变,重新查询,报错如下: 当pooling=false时则不存在以上问题 这个问题一直困扰了我好久,始终没有找到合适的解决方案,还请高手

这个地方一开始是迷糊的,写代码做比较分析,总结出直觉上的经验． 某人若想看精准的解释,移步这个网址(http://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/73743849),但我觉得直觉上的经验更有用,如下: 直觉上的经验: 一件确定的事: padding 无论取 'SAME' 还是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool 上的表现是一致的; padding = 'SAME' 时,输出并不一定和原图size一致,但会保证覆盖原图所有

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

更新 1.更新小伙伴 @大龄Giser 提出好点子:试试VS的插件扩展:VSIX.ItemProject等,将T4模板给制作插件,这里先记下,有懂的小伙伴可以自己先试试,我会在以后更新. 2.感谢小伙伴  @博客园董事长的测试和指正,本文 T4 模板已经支持 Oracle 3.再次感谢小伙伴 @大龄Giser  关于 使用VSIX+ProjectTemplate创建项目模板,提供开源支持:https://www.cnblogs.com/OlderGiser/p/9796403.html 4.感谢

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现,我这里不是想实现一个自己的架构,主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码,来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的． 笔者在github上找到了一个十分简单的卷积神经网络python的代码实现: https://github.com/ahmedfgad/NumPyCNN 具体的怎么使用这里就不用说了,这里都有介绍,我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码,梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理． 一般的神经网络主要包含几个步骤: 准备

Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中,将128个RoI区域对应的feature map进行截取,而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map.在pytorch中可以利用: torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)