ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算

前言上一篇介绍了3种json解析工具的使用方法,对于基础数据的解析没有任何问题.我们传输的json数据里有unsigned long型数据,需要借助json解析工具得到正确的unsigned long型数据.本篇对比它们对64bit(8 byte)大整形数据的解析精度.json样本数据random_code为8 byte型大整数.  一.cjson解析精度测试 1 #include "cJSON.h" 2 3 #include <iostream> 4 5 // g++ -

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 我的GitHub:https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vg

本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正. 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR CTPN是目前应用非常广泛的印刷体文本检测模型算法. CTPN由fasterrcnn改进而来,可以看下二者的异同 网络结构 FasterRcnn CTPN basenet Vgg16 ,Vgg19,resnet Vgg16,也可以

本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一下其他的模型. 模型的预训练权重将下载到 ~/.keras/models/ 并在载入模型时自动载入,当然我们也可以下载到自己的目录下,但是需要去源码修改路径. 模型的官方下载路径:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases Te

在很多复杂的计算机视觉问题上,我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果,但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情,而且还不一定能训练好.大家通常用到最多的技巧是,使用"预训练好的模型"初始化模型,再在自己的数据集上进行后续处理. 这里记录学习keras预训练模型的笔记. Keras中文官方文档(https://keras.io/zh/) Keras应用 Applications(https://keras.io/zh/applications/) Keras 的应

先标注一个音标,因为我老是读错:decimal ['desɪml] 精度对比: 类型 CTS 类型 描述 有效数字 范围 float System.Single 32-bit single-precision floating point 7 ±1.5 × 10−45 to ±3.4 × 1038 double System.Double 64-bit double-precision floating point 15/16 ±5.0 × 10 −324 to ±1.7 × 10308 dec

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Seq

Application的五款已训练模型 + H5py简述 Keras的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测.特征提取和finetune. 后续还有对以下几个模型的参数介绍: Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 所有的这些模型(除了Xception)都兼容Theano和Tensorflow,并会自动基于~/.keras/keras.json的Keras的图像维度进行自动设置.例如,如果你设置da

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教

From: 手机端运行卷积神经网络的一次实践 -- 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 貌似不错的东西:移动端视觉识别模型:MobileNets Holistically-nested Edge Detection 是屠卓文教授课题组在ICCV 2015 的工作. 该工作最大的亮点在于,一改之前边缘检测方法基于局部策略的方式,而是采用全局的图像到图像的处理方式. 即:不再针对一个个patch进行操作,而是对整幅图像进行操作,为高层级信息的获取提供了便利. 题材看上去很

引言:如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶,视频监控,机械加工,智能机器人等领域的核心技术,而现存的大多数精度高的目标检测算法,速度较慢,无法适应工业界对于目标检测实时性的需求,这时YOLO算法横空出世,以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评.基于此,我们选择YOLO算法来实现目标检测.YOLO算法目前已经经过了3个版本的迭代,在速度和精确度上获得了巨大的提升,我们将从YOLOV1开始讲起,直至目前最新的版本YOLOV3. 一.     YOLO V1 一步检测的开山之作

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.论文主要针对卷积神经网络的深度对大规模图像集识别精度的影响,主要贡献是使用很小的卷积核(\

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识

目录 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks 3.2 XNOR-Networks 4 Experiments 4.1 Efficiency Analysis 4.2 Image Classification 4.3 Ablation Studies 5 Conclusion 参考资料 论文地址:http://ai2-website

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字