Vote3Deep: Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Efficient CNN论文综述（）
1、为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ?在点云数据集上做3D目标检测这时还没大爆发。2、他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ?本文思想基本全部借鉴了Vote3D，即用基于投票的滤波器提取特征，这种卷积只在非零的3D网格中做计算，故能够加速。然后ReLU**。损失函数还要用L1...
卷积神经网络(CNN)介绍08-Dropout层
Dropout详情见论文Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature DetectorsDropout原理如上图左，为没有Dropout的普通2层全连接结构，记为 r=a(Wv)，其中a为**函数。如上图右，为在第2...
理解CNN中的卷积和反卷积
本文中关于卷积和反卷积内容主要参考论文《A guide to convolution arithmetic for deep learning》1文章目录卷积各种形式的卷积算法无填充,单位步长(no zero padding, unit strides)卷积有填充,单位步长(zero padding...
深度学习（CNN RNN）在文本分类中的应用
一、文本分类历史上世纪 50 年代：专家规则（pattern）上世纪 80 年代：知识工程建立专家系统上世纪 90年代后：统计学习方法，人工特征工程 + 浅层分类模型特征工程机器学习的目标是把数据转换成信息，再提炼到知识的过程。特征工程没有很强的通用性，主要要结合对特征任务的理解，主要分为，文本预处...
解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf...
解读：一种基于CNN-LSTM混合神经网络的股价预测模型
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于2019 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf...
R-CNN三部曲（二）：空间金字塔池化与Fast R-CNN
SPPNet、Fast R-CNN是R-CNN的改进版本，这里我不打算单独介绍他们，而是注重介绍他们的改进方法。首先来回顾一下R-CNN有哪些缺点，第一，我们在用CNN对图像进行处理之前，需要处理图像使得他们保持同样的尺寸，一般可以选择扭曲图像或者直接裁剪，不论怎么做都有可能造成图像信息的丢失。第二...
【深度学习-CNN】训练样本不平衡对训练结果的影响
原文：https://blog.csdn.net/dzkd1768/article/details/68059802今天在网上看到这篇文章The Impact of Imbalanced Training Data for Convolutional Neural Networks，里面做了一系列实...
CNN学习笔记
摘要：本文用于记载学习CNN过程的一些心得～～欢迎大家轻拍～～～1.在CNN中希望保持卷积后的图像与原始图像的大小相同，需要如何进行填补？假设原图像大小为了N，滤波器尺寸为F,步长为s。当s为1的时候：需要进行zero padding的个数P与原始图像大小无关，只与滤波器的大小F有关。具体表现为：P...
深度学习1——卷积神经网络CNN
什么是CNN？卷积层池化层全连接层非线性层，例如：ReLU其他层，例如：RNN为什么CNN是有意义的？动机（motivation）卷积利用了下面4个想法来机器学习系统：1.稀疏交互稀疏交互的概念：指卷积网络最后的全连接层与输入层之间的“间接连接”是非全连接的，多次卷积可以找出一种合理的连接，使输入图...
【深度学习图像识别课程】keras实现CNN系列：（4）MLP/CNN实现CIFAR-10图像分类
一、卷积层、池化层的一般设置1、卷积层滤波器数量逐渐增加，kernel_size范围2*2~5*5，一般设置为2*2，strides设置为1， padding='same'，并在最后添加Relu**。如果对于第一层，还要增加input_shape。深度从输入层的3，变成16，再到32，再到64，维...
深度学习每日一问：CNN
深度学习每日一问CNN 定义（百度百科中）：CNN是一类包含卷积运算且具有深度结构的前馈神经网络（又叫MLP）。（花书中）：CNN是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般矩阵乘法运算的神经网络。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。eg：例如时间序列数据（可以认为是在时间...
深度学习之卷积神经网络CNN（一）网络结构
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度前馈神经网络，基于视觉神经感受野的理论而提出，已成功应用于图像识别、语音识别、运动分析、自然语言处理等领域。CNN的核心思想是：将局部感受野、权值共享以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来，获得了某种程度的位移、...
论文解读-Faster R-CNN
摘要 摘要里面印象深刻的就是那句“The RPN is trained end-to-end to generate high-quality region proposals,which are used by Fast-RCNN for detection”，从这句话可知Faster-RC...
CNN模型几个常见层的复杂度分析-FLOPs
FLOPs：是floating point operations的缩写，表示浮点运算数，理解为计算量。用来衡量模型的复杂度。目录1 卷积：解读：参数量：参考图：计算量：2 全连接3 Dw-pw卷积解读：参数量：示意图：以下是自己整理推理的几个常见层的FLOPs计算：1 卷积：解读：三维卷积的形式，对...
Mask Scoring R-CNN论文阅读
为了以后的学习方便，把几篇计算机视觉的论文放上来，仅为自己的学习方便，本文仅将自己感兴趣部分简单翻译。排版对手机端不友好。为提高实例分割的性能，该论文寻找了一个新的方向——对生成的掩模进行评分。该论文基于Mask R-CNN，增加了一个Mask IoU head，它将mask head的输出和分类分...
CNN基本原理详解
CNN基本原理详解 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思考方式启发的MLPs（多层感知器），它有...
CNN常见问题总结
文章目录前言CNN原理CNN的结构CNN卷积层的基本参数采坑问题系列1.深度学习为什么要“深”？2.CNN不适合那些问题？3.batch size的设置与网络的关系？4.kernel_size的大小设置？5.每层卷积是否只能用一种尺寸的卷积核？6.为什么要用Batch Normalization（B...
略讲基于cnn的人脸识别模型的网络结构和度量设计
前言人脸识别系统基本流程如下： 比如Openface，SeetaFace的系统都是可以学习一下的。强调一下这篇文章主要是讲的是特征提取和分类器分类。1 模型提升的方法Nature IDea：boost（提升树的思想）。从这个角度来说明阐述人脸识别的方法。（是不是感觉很神奇） 1.1 DeepID2I...
【目标检测经典算法】R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN详解系列二：Fast R-CNN图文详解-具体实现
1. 计算整张图片的特征并通过投影获得候选框的特征 RCNN：生成了2000个候选框，都要传入神经网络中，所以需要进行2000次的网络计算得到2000个特征，计算量极大且会存在大量冗余计算； Fast-RCNN：直接将整张图片输入神经网络获得该图片的特征图，通过每个候选框与该张特征图的映射关...