机器学习之路四：CNN综述（Lenet,AlexNet,GoogleNet,VGG,ResNet,ResNeXt,DenseNet）
CNN的发展历史Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，2014年VGG，2014年Deep Residual Learning，2015年ResNeXt, 2016年DenseNet，2017年 ImageNet历年冠军和相关CNN模型https://www.cnblo...
CNN的输入图像尺寸问题
输入图片的大小需要固定我们知道CNN输入图片的大小需要固定，但是这是为什么呢？其实在网络结构中卷积层是不需要固定图像的大小（它的输出大小是跟输入图像的大小相关的），一般情况下输入尺寸都会大于常用的卷积核大小。有固定输入图像大小需求的是全连接部分，全连接部分的参数的个数是需要固定的。解决方案当然可能我...
对CNN中padding零填充的理解
11.padding为什么用padding进行填充？原因：2个一：卷积的时候，希望图像大小不发生变化；二：有的时候可能原始图像是除不尽的，如果不填充的话，余的像素就直接丢弃了，这样信息可能会丢失。那为了防止信息丢失，我们做一个填充。注意：零填充填几层卷积自己会自己计算的（计算是在滑动窗口滑动之前就计...
华为云-物体检测Faster R-CNN算法实战教程-使用ModelArts预置算法
实战步骤一、准备数据二、创建训练任务三、查看训练情况四、导入模型五、部署服务我们不仅可以在notebook里面自己开发实现FasterRCNN算法，同时，ModelArts也有预置的FasterRCNN目标检测算法。在本次任务里，我们可以体验一下。模型详细介绍见《Faster RCNN模型简介》一、...
CNN基础知识（2）
这里不再重复什么是CNN，参考了两篇博文，总结记录了在学习CNN过程中的几点疑惑。CNN做的就是下面3件事：1. 读取图片：把由一个个像素点组成的图片转换为计算机能读懂的0~255数字组成矩阵图。2. 提取特征：这是最关键的一步：此过程是由几个卷积核组成的卷积过程。这里需要解释下，在卷积的过程中，会...
目标检测模型一：滑动窗口检测器，选择性搜索，R-CNN，边界框回归器
1. 滑动窗口检测器滑动窗口检测器是一种暴力检测方法，从左到右，从上到下滑动窗口，然后利用分类识别目标。这里使用不同大小的窗口，因为一张图片可能展示从不同距离观测检测出不同的目标类型。 滑动窗口从图像中可能剪切出不同大小的图像块，但是很多分类器只取固定大小的图像，所以这些图像是经过变形转换的。但是这...
1. Deep CNN 学习笔记 2.dropout学习
Deep Convolutional Neural Networks On Multichannel TimeSeriesFor Human Activity Recognition2.dropout问题：模型的参数太多，而训练样本又太少——容易出现过拟合1.dropout大规模神经网络通病：1.费...
CNN卷积核输出特征图大小的计算（长，宽，维度）和权值共享
概要CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。维度就是图像的通道数，...
CNN卷积神经网络的介绍与解释（核函数，通道）
前言本文介绍了卷积神经网络模型的核概念，通道，池化与采样，卷积等等一些概念和CNN的意义。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、核概念：如图5-1-1：g（x,y）即为核，每个小方格上都有一个标量代表权重w。f(x,y)为输入，每个小方格上都有一个标量代表该图片在该点上的像素值。卷积的定...
CNN 理解神经网络中卷积(大小，通道数，深度)
记录一些之前学习中理解不透彻或者有偏差的知识首先，对于卷积核（或称为卷积过滤器）的大小，一个卷积核的通道数与它进行卷积的输入必须是相同。例如：32*32*3的图像的卷积核通道数必须是3,如5*5*3。在这个卷积核中三层卷积的参数是相同的（对于三个通道而言）。其次，对于卷积运算，一个卷积核经过计算得到...
cnn
层级网络，只是层的功能和形式做了变化架构卷积神经网络能够接受多个特征图作为输入，而不是向量输入层input layer去均值：输入数据各个维度都中心化为0，目的是把样本的中心拉回到坐标系原点上归一化：幅度归一化到同样的范围，减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，两个维度的特征A和B，A范围...
深度学习——神经网络（NN）、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等概念介绍
刚接触深度学习时，我们经常会看到神经网络、深度神经网络、卷积神经网络这些词。初看可能一头雾水，没关系，下面我们就来了解一下这些词背后的意义吧。图1 神经元的结构神经元（Neuron）：从生物上来说，无论是人还是其他动物都有数以亿计的神经元。神经元是神经系统最基本的结构和单位，通俗来说就是我们进行认知...
CNN网络层详解
常见的CNN网络主要包含下面几个网络结构：卷积层、**函数、池化层和全连接层。下面对这几个结构在卷积神经网络中的作用进行介绍。 一、卷积层 1.1 卷积操作和卷积层的作用 在介绍卷积层的作用之前，自己先介绍一下卷积操作的概念。以下图为例，较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，...
CNN系列学习（三）：VGG
论文原文下载：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf上篇文章说到，当AlexNet出来之后，卷积神经网络的大致模型基本上就是卷积池化与全连接，而后面为了增强功能，站在前人的基础上后来者是各显神通，而VG...
CNN模型之AlexNet
一、介绍 AlexNet是Alex Krizhevsky等人2012年提出。这个模型具有重大的意义，将ImageNet ILSVRC-2010竞赛的120万张图片1000个类别。top-1错误率为37.5%，top-5错误率为17.0%。在2012年的比赛中，将top-5错误率降到了1...
3D CNN框架结构各层详细计算过程
转载：https://blog.csdn.net/auto1993/article/details/709482493D CNN框架结构各层详细计算过程这篇博客主要详细介绍3D CNN框架结构的计算过程，我们都知道3D CNN 在视频分类，动作识别等领域发挥着巨大的优势，前两个星期看了这篇文章：3D...
一文带你看懂卷积神经网络(CNN)让你意想不到的10创新idea
全文摘要卷积神经网络(CNN)可以说是深度学习发展的一个缩影，特别是现在在计算机视觉方面已经得到了非常成熟的应用，在目标检测、目标追踪等方面也是独领风骚，本文将讲述卷积神经网络近些年来的发展历程，以及它到底创新在什么地方。本文略长，看完大约30min。卷积神经网络的十大概念与创新 1、Group...
关于CNN的复杂度分析总结
转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录1.时间复杂度1.1 单个卷积层的时间复杂度1.2 卷积神经网络整体的时间复杂度2. 空间复杂度3. 复杂度对模型的影响4. Inception 系列模型是如何优化复杂度的4.1 InceptionV1 中的 ...
CNN学习笔记之LeNet-5模型各层参数理解
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集上，LeNet-5 模型可以达到大约99...
深度学习（十五）卷积神经网络CNN（4）---权值共享
作用：大大减少网络训练参数的同时，还可以实现并行训练。 原理：所谓权值共享就是说给定一张输入图片，用一个卷积核来卷积这张图，卷积核里的值叫做权重，这张图的每个位置是被同一个卷积核扫的，即卷积的时候所用的权重是一样的。其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的...