卷积
FCN语义分割_卷积神经网络可用于分割吗
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。1.FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题： – 像素区域的大小如何确定 – 存储及计算量非常大 – 像素区域的大小限制了感受野的大小，从
日期 2023-06-12 10:48:40
Richard Sutton 直言卷积反向传播已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传播
作者 | Richard Sutton编译 | bluemin编辑 | 陈彩娴“可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐下降。神经网络也
日期 2023-06-12 10:48:40优达学城深度学习之五——卷积神经网络代码实现及实战演练
梯度下降算法推导与实现import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #Some helper functions for plotting and drawing lines def plot_points(X, y): admitted = X[np.argwhere(y==1)]
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录一、项目背景二、数据处理1、标签与特征分离2、数据可视化3、训练集和测试集三、模型搭建四、模型训练五、完整代码一、项目背景另外，我整理了整个项目的精简版本，完整代码，开箱即用，教程详细，方便快捷！下载：Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码数据集【cnn_train.csv】包含人类面部表情的图片的label和feature。
日期 2023-06-12 10:48:40
深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章首发于公众号【编程求职指南】 卷积神经网络（ Convolutional Neural Network, CNN）： 是一种常见的深度学习架构，受生物自然视觉认知机制(动物视觉皮层细胞负责检测光学信号)启发而来，是一种特殊的多层前馈神经网络。它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 一般神经网络VS卷积神
日期 2023-06-12 10:48:40图像的卷积操作
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原理：给定一个奇数尺寸大小的卷积核，对图像进行卷积操作。因为使用奇数尺寸大小的卷积核，其锚点正好在卷积核正中央的位置。如下图 中间画了一个锚的就是锚点使锚点覆盖在待计算像素上面，然后计算像素值与被覆盖的卷积核中的值的乘积和。将这个和赋值给当前像素，这就是卷积的过程。公式如下所示此处会有一个问题，如果锚点落在第一个像素点(1,1)上，卷积核当中锚点左侧
日期 2023-06-12 10:48:40
CNN(卷积神经网络)详解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Why CNN首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。我自己实验用两个hidden layer的DNN(全连接深度神经网络)在MNIST上也能取得不错的成绩(98.29%)。下面是一个三个hidden layer的网络结构图 盗图1
日期 2023-06-12 10:48:40图解：卷积神经网络数学原理解析
原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks作 者 | Piotr Skalski 编 辑 | Pita 翻 译 | 通夜（中山大学）、had_in（电子科技大学）复制自动驾驶、智能医疗保健和自助零售这些领域直到最近还被认为是不可能实现的，而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事情。如今，拥有自动驾驶汽车或自动杂货店的
日期 2023-06-12 10:48:40python实现卷积操作
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录调用tf.nn.conv2d()实现卷积自己实现卷积函数 我们知道，tensorflow里面自带卷积函数，tf.nn.conv2d()就可以实现相关功能，本文主要是自己实现卷积操作，然后和tf.nn.conv2d()函数的结果对比，验证正确性。 调用tf.nn.conv2d()实现卷积首先是调用卷积函数实现卷积操作： 这里说明一下conv2d
日期 2023-06-12 10:48:40卷积操作的参数量和FLOPs
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 卷积操作的参数量和FLOPs 这里首先需要辨析一个概念就是FLOPs和FLOPS可以看到简写的差别仅仅是一个字母大小写的区别。 FLOPS(floating-point operations per second)，这个缩写长这个样子确实也很奇怪，大致概念就是指每秒浮点数运算次数，最后一个S是秒(second)的缩写，是计组中的概念，用来描述计
日期 2023-06-12 10:48:40【深度学习】卷积神经网络理解
Contents1 卷积神经网络简介1.1 卷积神经网络和全连接神经网络的比较2 经典卷积神经网络模型3 什么是卷积层和池化层（数学理解）3.1 图像上卷积3.2 池化(pool)层4 卷积神经网络的组成4.1 输入层4.2 卷积层（Convolutional layer）4.3 池化层（Pooling）4.4 全连接层4.5 softmax层5 参考资料卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中非
日期 2023-06-12 10:48:407 Papers & Radios | 华为配置管理研究获SIGCOMM 2022最佳论文；用即插即用模块改进ViT和卷积模型
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation参与：杜伟、楚航、罗若天本周主要论文包括MSU 联合 MIT-IBM 提出首个黑箱防御框架；CMU 提出首个快速知识蒸馏的视觉框架等研究。目录How to Robustify Black-Box ML Models? A Zeroth-Order Optimization Perspective Language Models
日期 2023-06-12 10:48:40
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。 本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术
日期 2023-06-12 10:48:40Vision Transformers看到的东西是和卷积神经网络一样的吗？
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 AI公园 授权复制作者：Mengliu Zhao 编译：ronghuaiyang 导读这是对论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks》的一篇解读。Vision Transformer (ViT)自发布以来获得了巨大的人气，并显示出了比基于CNN的模型(如Re
日期 2023-06-12 10:48:40卷积神经网络CNN（2）—— BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 网上对BN解释详细的不多，大多从原理上解释，没有说出实际使用的过程，这里从w
日期 2023-06-12 10:48:40CNN卷积神经网络原理详解（上）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CNN卷积神经网络原理详解（上）前言卷积神经网络的生物背景我们要让计算机做什么？卷积网络第一层全连接层训练前言卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络
日期 2023-06-12 10:48:40CIKM'21「微软」增量图卷积用于协同过滤
title：Incremental Graph Convolutional Network for Collaborative Filtering link：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3459637.3482354 from：CIKM 2021 1. 背景用户会与商品进行持续交互，从而导致用户商品交互图是随着时间变化的，训练好的GNN很快就会过时。传统的
日期 2023-06-12 10:48:40卷积神经网络及经典模型
1. 背景知识1.1 痛点与解决1.1.1 图像识别的挑战虽然图片识别对于人来说是一件轻松的事情，但是对于计算机来说，由于接受的是一串数字，对于同一个物体，表示这个物体的数字可能会有很大的不同，所以使用算法来实现这一任务还是有很多挑战的，具体来说：观察角度的变化 Viewpoint variation：一句诗可以很好概括，“不识庐山真面目，只缘身在此山中”。尺度变换 Scale variation
日期 2023-06-12 10:48:40卷积神经网络的网络结构_典型卷积神经网络结构
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 文章目录GoogLeNet网络简介GoogLeNet网络结构 Inception之前的几层结构Inception结构 Inception3a模块Inception3b + MaxPoolInception4aInception4bInception4cInception4dInception4e+MaxPoolInception5aInception
日期 2023-06-12 10:48:40ICML 2019 | SGC：简单图卷积网络
题目：Simplifying Graph Convolutional Networks会议：ICML 2019论文地址：https://proceedings.mlr.press/v97/wu19e.htmlGCN可以简单概括为三个步骤：邻居节点特征聚合、线性转换和非线性特征提取。本文证明了GCN能work的原因不在于非线性特征提取，而仅仅是因为对邻居节点特征进行了聚合。鉴于此，本文对GCN进行了
日期 2023-06-12 10:48:40
【说站】python如何在二维图像上进行卷积
python如何在二维图像上进行卷积说明1、对于二维矩阵，卷积时卷积核由左向右、由上向下滑动，对应位置要求加权和。2、一般图片为RGB三通道，需要每个通道卷积，每个通道都是二维矩阵。灰度图只有一个通道，直接卷起即可。实例def my_conv2d(inputs: np.ndarray, kernel: np.ndarray): # 计算需要填充的行列数目，这里假定mode为“same”
日期 2023-06-12 10:48:40轻量级卷积神经网络的设计技巧
这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起，简洁地介绍，我在实操中使用到的设计原则和idea，并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。因此本文是一篇注重工程性、总结个人观点的文章，存在不恰当的地方，请读者在评论区指出，方便交流。目前已有的轻量网络有：MobileNet V2和ShuffleNet v2为代表。在实际业务中，Retinanet仅需要检测证件，不涉及过多的类别物体的定
日期 2023-06-12 10:48:40EfficientNet 解析：卷积神经网络模型尺度变换的反思
自 AlexNet 赢得 2012 年 ImageNet 的竞赛以来，CNN（卷积神经网络的缩写）已成为深度学习中各种任务（尤其是计算机视觉）的实用算法。从2012年至今，研究人员一直在试验并试图提出更好的架构，以提高模型对不同任务的准确性。今天，我们将深入探讨最新的研究论文"高效网络（EfficientNet，https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf）&
日期 2023-06-12 10:48:40强烈推荐 | 卷积神经网络综述：从基础技术到研究前景
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、现状和研究前景进行了梳理
日期 2023-06-12 10:48:40一位外国小哥把整个 CNN 都给可视化了，卷积、池化清清楚楚！网友：美得不真实...
做计算机视觉，离不开CNN。可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。还不光是有个架子，训练过程也都呈现得明明白白。比如随着epoch（迭代次数）的变化，训练过程中各层出现的实时变化。为了能更清楚地展示网络细节，用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。比如将特征图在线性布局和网
日期 2023-06-12 10:48:40非常详细 | 用 Pytorch 理解卷积网络
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
日期 2023-06-12 10:48:407大类卷积神经网络(CNN)创新综述
深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。 引言通过 1989 年 LeCun 处理网格状拓扑数据（图
日期 2023-06-12 10:48:40Richard Sutton 直言卷积反向传播已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传播
大数据文摘转载自AI科技评论作者：Richard Sutton编译：bluemin编辑：陈彩娴“可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐
日期 2023-06-12 10:48:40神经网络轴承故障诊断_一维卷积神经网络详解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别文章目录基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别一、数据预处理二、模型构建三、模型训练四、模型测试总结一、数据预处理采用美国凯斯西储大学(CWRU) 的开放轴承数据库的样本进行实验分析，轴承故障产生的实验台如下图所示。使用电火花加工技术分别在轴承的内圈、外圈和滚动体上引入单点缺陷，故障尺寸分别为 7、14和21
日期 2023-06-12 10:48:401维卷积神经网络_卷积神经网络 一维信号处理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 维卷积神经网络，可以用来做一维的数据分析，以家用电器的识别分类作为背景。使用excel画出的简单的图形如下，横坐标为用电器开启后的秒数，纵坐标为某一秒的有功功率，由上至下分别为空调（Air Conditioner），冰箱（Refrigerator），烤炉（Stove）： ! 从上面三个图可以看出不同的用电器在工作时会以自己特有的方式工作。从而形成不同
日期 2023-06-12 10:48:40手写数字识别数据集_卷积神经网络分类
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+完整代码+操作说明）配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.实现步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码实现5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4使用训练好的模型测试网络5.5调用摄像头实时检测6.附录配置环境使用环境：pyt
日期 2023-06-12 10:48:40