论文解读（二）：卷积神经网络真的有平移不变性吗
在我们读计算机视觉的相关论文时，经常会看到平移不变性这个词，通常观点中，大家都是普遍认为CNN是具有平移不变性的，然而近年来，有一些工作的研究对平移不变性提出了质疑，本文对一些平移不变性的理解进行记录，对于持有平移不变性的观点，和持有平移变化的观点，对该两类观点进行简单的记录，不提出相关的解决方法。...
微软发布可变形卷积网络代码：可用于多种复杂视觉任务
上个月，微软代季峰等研究者发布的一篇论文提出了一种可变形卷积网络，79生活库http://www.7999s.com，该研究「引入了两种新的模块来提高卷积神经网络（CNN）对变换的建模能力，即可变形卷积（deformableconvolution）和可变形兴趣区域池化（deformable ROI ...
轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
一 引言二 轻量化模型2.1 SqueezeNet2.2 MobileNet2.3 ShuffleNet2.4 Xception三 网络对比 一 引言自2012年AlexNet以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能的要求越来越高，AlexNet已经...
轻量化卷积神经网络（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet，Xception）
目录摘要SqueezeNet (AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and < 0.5MB model size)MobileNetShuffleNetXception总结摘要在最近阅读的一些论文中常常出现MobileNet，Xce...
卷积神经网络的参数设定方法
与神经网络有关的主要参数如下：卷积层的卷积核大小、卷积核个数**函数的种类(常用的sigmoid tanh relu, leaky relu)池化方法的种类网络的层结构（卷积层的个数/全连接层的个数）Dropout的概率有无预处理有无归一化与训练有关的参数如下所示：Mini-Batch的个数学习率迭...
CNN 卷积工作过程详解
其实已经实现过非常多的卷积神经网络了，起初的时候卷积的工作原理也搞的很清楚，但是随着工程/科研的日常，这些非常理论的卷积工作细节我却淡忘了，所幸之前学习过程中留有笔记（吴恩达老师视频），在此整理，希望温故而知新。文章目录1.从形态学到卷积算子2. 卷积核如何工作3.卷积核工作细节4.更进一步：卷积核...
MTCNN：将多任务级联卷积神经网络用于人脸检测和校准
最近一段接触了MTCNN算法，是中国科学院深圳先进技术研究院的成果，论文《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》MTCNN算法是利用三层级联架构结合精心设计的卷积神经网络...
图像处理 CNN（卷积神经网络Convolutional Neural Networks）
1.图像的输入一张照片是如何输入到神经网络中的。众所周知，计算机适合处理的是矩阵运算，所以必须要把图片转换成矩阵后计算机才能认识。所有的彩色图像都由红绿蓝（RGB）叠加而成，成为图像的三个通道，一张图片在计算机中存储也是通过这三个矩阵完成的。RGB这三个矩阵称为为图像的3个通道，也作为神经网络的输入...
神经光流网络——用卷积网络实现光流预测（FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks）
目录目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2放大部分网络结构训练数据集1flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做Flo...
【计算机科学】【.01】贝叶斯卷积神经网络
本文为德国凯泽斯劳藤大学（作者：Kumar Shridhar）的硕士论文，共90页。人工神经网络是一种互连系统，它通过学习实例来完成给定的任务，而不必事先了解该任务。这是通过为每个节点中的权重找到最佳点估计来完成的。一般来说，使用点估计作为权重的网络在大型数据集上表现良好，但它们无法在数据很少或没有...
卷积神经网络（3）卷积计算流程
如图，最左边蓝色的是输入的7*7*3的图片我们设置一个3*3的filter w0，filter的深度要跟输入一致，都是3，故我们可以看到三个filter w0将其在7*7*3的区域里滑动，开始的时候滑动是在图中R、G、B中圈起来的地方，所以我们计算的第一个值：f11=0（R中圈起来的地方和filte...
傅里叶变换 ~ 利用 DFT 计算线性卷积
文章目录利用 DFT 计算线性卷积1、线性卷积原理2、DFT 计算线性卷积原理3、乘法运算次数比较4、示例利用 DFT 计算线性卷积1、线性卷积原理线性卷积如下：一个离散序列通过一个离散的线性时不变系统，它的输出就是上面这样一个表达式。也就是说在时域，输出信号等于输入信号和系统的单位脉冲响应 h[K...
tensorflow layers层源码解读，卷积篇
layers是tensorflow封装好的高层api，变量会由layers自己创建，计算方式也由layer层自动执行，相对于tensorflow的nn层更加的方便实用，可以直接当黑盒来使用。 Layers是所有layers的基类，基类中有一个build变量，来控制本层是否被创建，初始时...
分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别
分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现TCN-BiGRU-Mutilhead-Attention时间卷积双向门控循环单元多头注意力机制多特征分...
卷积神经网络中全连接层、softmax与softmax loss理解
一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层，全连接层，损失层等。卷积层与池化层在本篇中不做多理解，之后有时间再记录一下，本篇着重讲一下全连接层与损失层。——————————————————————————————————————全连接层：W为全连接层的参数，X是全连接层的输入，也就是特征，经上层卷积或...
7.卷积神经网络与计算机视觉
计算机视觉是一门研究如何使计算机识别图片的学科，也是深度学习的主要应用领域之一。 在众多深度模型中，卷积神经网络“独领风骚”，已经被称为计算机视觉的主要研究根据之一。 一、卷积神经网络的基本思想 卷积神经网络最初由 Yann LeCun（杨立昆）等人在1989年提出，是最初取得成功的深度神经网络之...
Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1http://blog.csdn.net/sunbow0Spark MLlib Deep Learning工具箱，是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的...
详细学习1*1卷积核
1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作，不同于2*2、3*3等filter，没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。卷积核：可以看作对某个局部的加权求和，它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先...
LeNet-5卷积神经网络的整体框架介绍
在数字手写体识别中，LeNet-5卷积神经网络框架是每一个深度学习入门新手都必须要掌握的基本框架模型。本文对这个基本模型进行一下介绍：可以看出LeNet-5包含输入层共有8层，每一层都包含多个参数（权重）。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一...
深度学习---1x1卷积核
目录：part I ：来源part II ：应用part III ：作用（降维、升维、跨通道交互、增加非线性）part IV ：从fully-connected layers的角度理解一、来源：[1312.4400] Network In Network （如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合...