从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:

Xiang Bai--[CVPR2016]Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 作者: paper下载 方法概括 Step 1--文本块检测: 先利用text-block FCN得到salient map,再对salient map进行连通分量分析得到text block: Step 2--文本线形成:

目录 FCN Abstract Introduction Related Work FCN Adapting classifiers for dense prediction Shift-and-stitch is filter rarefaction a trous algorithm Upsampling is backwards strided convolution patchwise trainig is loss sampling Segmentation Architecture

纹理是渲染器重要的资源,也是比较简单的资源.本文将详细讨论纹理资源的管理. 在资源管理概述中提到,资源就是一堆内存和CPU与GPU的访问权限.纹理管理在资源管理之上,要负责如何使用者一堆内存构造纹理对象,并告诉渲染器如何使用平台相关的纹理对象.下面,我们开始详细论述. 1. 纹理资源 首先纹理资源是GPU可以使用到的资源.它与Buffer资源不同的地方在于,相邻像素的插值计算中,纹理比Buffer简单并快得多,因为有相应的硬件实现.纹理资源字面意义上就像是一张像素图,但它不仅限于二维的像素的图,

1.结构数组: 在C语言中我们可以通过struct关键字定义结构类型,结构中的字段占据连续的内存空间,每个结构体占用的内存大小都相同,因此可以很容易地定义结构数组.和C语言一样,在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作.只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同,NumPy就可以很方便地读取C语言的结构数组的二进制数据,转换为NumPy的结构数组. 假如我们需要创建的C语言的结构如下图: struct cal_ctrl{ u16 ifrm_width; u16 ifrm_height;

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro

##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discuss the best ways to evaluate performance of the le

在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊.比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释.那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因: 1.使用One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏.假设我们在做自然语言处理(NLP)中遇到了一个包含2000个词的字典,当时用One-hot编码时,每一个词会被一个包含2000个整数的向量来表示,其

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

供大家相互交流和学习,本人水平有限,若有各种大小错误,还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖,这样才能共同进步!若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/. 本文译自:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰,可以去上面的原文网址去查看. 1.动机 卷积神经网络(CNN)是多层感知机(MLP)的一个变种模型,它是从生物学概念中演化而来的.从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层

卷积神经网络 一般性结构卷积核个数和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明: 以cifar-10为例: Initialized data layer 'data', producing3072 outputs Initialized data layer 'labels', producing1 outputs Initialized convolutional layer 'conv1',producing 32x32 64-channel output Initialized max-po

filter2D Convolves an image with the kernel. C++: void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArraykernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) Python: cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[,

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks

在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1x1卷积.1x1卷积能做什么? 对于6x6x1的通道的图片来说,1x1卷积效果不佳,如果是一张6x6x32的图片,那么使用1x1卷积核进行卷积效果更好. 1x1卷积所实现的功能是,遍历36(6x6)个单元,计算左图中32个数字和卷积核中32个数字的乘积(element wise),然后应用于ReLU非线性函数. 这种方法称为1x1卷积,有时候也被称为Network in Network 我们可以用池化层压缩输入的高度与宽度,而1x1卷积可以改变

本文是在学习https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基础上对算法的理解和重新整理,再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享. 三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值,比起双线性的4个领域像素计算,三次卷积涉及到了16个领域像素,这也决定了其取样点位置不是对称的,同时耗时比双线性也大为增加.     如左图所示,P00为向下取整后的取样点的坐标,其领域16个像素的位置整体靠取样点的右

卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢补充这篇文章. 卷积神经网络 以上是一个cnn的典型结构.包含以下3种结构 卷积层 池化层 全连接层 卷积层 这是数字8的图片,图片其实就是一堆像素点的组合,可以理解为一个M*N的矩阵,矩阵中每一个元

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +

Pixel Recurrent Neural Networks 目前主要在用的文档存放: https://www.yuque.com/lart/papers/prnn github存档: https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 介绍 Google DeepMind generative model 引言 生成图像建模是无监督学习中的核心问题. 在无监督学习中,自然图像的分布建模是一个具有里程碑意义的问题.此任务需要一个图像模型,它同时具

卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器.在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接.在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就是卷积核.卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化,在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值.共享权值(卷积核)带来的直接好处是减少网络各层之间的连接,同时又降低了过拟合的风险.子采样也叫

论文源址:https://arxiv.org/abs/1705.06820 tensorflow(github): https://github.com/HongyangGao/PixelDCN 基于PixelDCL分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronsegExperiment-PixelDCL 摘要 反卷积被广泛用于深度学习的上采样过程中,包括语义分割的编码-解码网络与无监督学习的深度生成网络.反卷积的一个缺点是生成的特征图类似于棋盘状,相邻元素之间的