菜菜学paddle第五篇:卷积神经网络概念深度解析

。因此,计算机视觉也通常被叫做机器视觉,其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 对人类来说,识别猫和狗是件非常容易的事。那么对计算机来说,如何让计算机也能像人一样看懂周围的世界呢? 卷积神经网络的定义: 1、数学定义: “卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural N...

卷积神经网络基本概念

卷积神经网络基本概念 1. 感受野2. 卷积核3. 特征图【feature map】4. 通道【channel】5. 填充【padding】6. 步长【stride】7. 池化【pooling】8. dropout 数字1处:一个圈表示一个神经元数字2处:一个圈表示一个神经元,圈的大小表示感受野的大小 1. 感受野 感受野:表示扫描图片的范围大小感受野越大,图片扫描的范围越大,感受野越小,图片扫描的范围越小...

深度可分离卷积神经网络卷积神经网络

在学习语义分割过程中,接触到了深度可分离卷积神经网络,其是对卷积神经网络在运算速度上的改进,具体差别如下: 一些轻量级的网络,如mobilenet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map 相比常规的卷积操作,其参数数量和运算成本比较低 常规卷积操作 对于一...

机器学习:卷积神经网络

卷积神经网络 卷积神经网络的结构及原理卷积层池化层激活函数全连接层反馈运算 使用MNIST数据集进行代码解析数据介绍实现流程代码实现 卷积神经网络的结构及原理 卷积层 卷积运算一个重要的特点就是:通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音。 以二维为例,卷积核在二维平面上平移,对应位置相乘,得到一个新图像,即对图像的每个像素的邻域(邻域大小就是核的大小)加权求和得到该像素点的输出值。 池化层 通常使用...

DRU-Net--一种用于医学图像分割的高效深度卷积神经网络

Title:DRU-NET: AN EFFICIENT DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR MEDICAL  IMAGE SEGMENTATION 摘要 本文的网络结构是受ResNet和DenseNet两个网络的启发而提出的。与ResNet相比本文的方法增加了额外的跳跃连接,但使用的模型参数要比DenseNet少的多。 基于先前的研究,由于其以多尺度方式捕获特征的能力,...

【解析】基于 卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类 || 补充概念:滤波器、局部连接、权值共享、子采样 (汇聚层 || 池化层)

声明:仅学习使用喔~ Don’t judge. Just feel it. o(* ̄3 ̄)o 解析的是上一篇文章(源代码也在里面喔~):【整合】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类(同时我已经在里面指明 一些必要的 Python库 的版本以及 编译器的环境了) 同时,推荐阅读:建议收藏【整合】基于经典全连接神经网络的(cat、dog、panda分类)【步骤完备、图形完整】(求赞!整合...

深度学习入门(三十四)卷积神经网络——DenseNet

深度学习入门(三十四)卷积神经网络——DenseNet 前言卷积神经网络——DenseNet教材1 从ResNet到DenseNet2 稠密块体3 过渡层4 DenseNet模型5 训练模型6 小结参考文献 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用,防止遗忘 卷积神经网络——DenseNet 教材 ResNet极大地改变了如何参数化深层网络中函数的观点。 稠密连接网络(Dens...

PlotNeuralNet绘制卷积神经网络结构图

项目地址 目前有很多工具可以绘制卷积神经网络结构图,我在使用过程中发现PlotNeuralNet在配置好环境后使用起来较为方便,且绘制结果比较美观,该项目的地址为:PlotNeuralNet源代码。 不过我在Windows系统下实际使用过程中发现一些问题,因此对源代码进行了一些修改,修改后的项目地址为:lazyn的PlotNeuralNet,CSDN资源地址为卷积神经网络+网络结构+绘制网络结构图。 官方教...

菜菜学paddle第四篇:改进卷积神经网络构建手写数字识别

前言:         在《菜菜学paddle第三篇》我们利用了卷积神经网络构建了手写数字识别,但是遗憾的是,它的准确率让人大跌眼镜,本以为是金刚钻,却泥土的活也干不了。原因出在什么地方呢?         不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数。手写数字识别是分类任务,使用均方误差作为分类任务的损失函数存在逻辑和效果上的缺欠。         本篇博文我们修改计算损失的函数,从均方误差(常用于回归问题F...

深度学习入门(二十五)卷积神经网络——多输入多输出通道

深度学习入门(二十五)卷积神经网络——多输入多输出通道 前言卷积神经网络——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结 教材1 多输入通道2 多输出通道3 1×1卷积层4 小结 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用,防止遗忘 卷积神经网络——填充和步幅 课件 多个输入通道 1、彩色图像可能有RGB三个通道 2、转换为灰度会丢失信息 每...
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2022-11-27 13:02:38 1669525358