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...
目标检测C-RNN,Fast C-RNN,Faster C-RNN,SSD,Mask R-CNN 理论简单介绍
参考：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computer-vision/multiscale-object-detection.html R-CNN 及系列 区域卷积神经网络 region-based CNN R-CNN R-CNN首先从输入图像中选取若干（例如2000个）提...
各种CNN构架解读
1、 传统图像分类优缺点图像分类的传统流程涉及2个模块：特征提取和分类。传统的特征提取是从原始图像中提取手工设计的特征，如Haar、LBP、HOG等，然后采用分类器对其进行分类（如SVM、boost、cascade）。其缺点有如下几点：1） 其属于浅层学习，对特征的刻画能力是...
【Faster RCNN】《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
NIPS-2015NIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习...
用 Kaggle 经典案例教你用 CNN 做图像分类！
前言在上一篇专栏中，我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验，这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images )，这个比赛现在已经关闭了，但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络...
动手小实验，用CNN来构建Maseked Autoencoder
项目介绍 Autoencoder（自编码器）是一种无监督学习算法，通常用于学习数据的有效表示或特征提取。它由两部分组成：编码器（encoder）和解码器（decoder）。 编码器将输入数据转换为潜在空间中的低维表示，也称为编码或隐藏层表示。编码器的任务是将输入数据压缩到一个较小的特征空间，捕获输入...
基于卷积神经网络CNN的电影推荐系统
本项目使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐...
卷积的数学意义及信号学应用 卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
1、卷积的数学意义 从数学上讲，卷积与加减乘除一样是一种运算，其运算的根本操作是将两个函数的其中一个先平移，然后再与另一个函数相称后的累加和。这个运算过程...
挑战杯 基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn-1 前言
???? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 ???? 基于深度学习的人脸专注度检测计算算法 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ ????学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分工作量：3分创新点：5分???? 更多资料, 项目分享： https://gitee....
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)
分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。 AlexN...
利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报文组成596像素图像CNN识别；或者直接去掉header后payload的前1024字节（2）传输报文的大小分布特征；也有加入时序结合LSTM后的CNN综合模型
国外的文献汇总：《Network Traffic Classification via Neural Networks》使用的是全连接网络，传统机器学习特征工程的技术。top10特征如下：List of AttributesPort number server Minimum segment siz...
李宏毅深度学习笔记-CNN卷积神经网络
CNN 图像识别为什么使用CNN CNN架构 卷积层、池化层作用 CNN在学什么 CNN的其他应用 图像识别为什么使用...
CNN详解——包括反卷积、卷积核的种类
一、卷积网络基本概念作用：也可以称作为滤波器，是消除噪声(在图像上是指引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块)，提取主要研究对象。优点：参数共享利用BP自动学习权重特...
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（四）
在上一篇文章中，我们已经对心电信号进行了预处理，将含有噪声的信号变得平滑，以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。卷积神经网络不论是传统...
Hi3559AV100 NNIE开发（5）mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程
前面随笔给出了NNIE开发的基本知识，下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发，实现mobilefacenet.wk的chip版本，并在Hi35...