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 Neur...

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...

深度可分离卷积神经网络与卷积神经网络

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...

3d稀疏卷积——spconv源码剖析(三)

于1的设定 assert any([s == 1, d == 1]), "don't support this." # 只要有一个为true,any则为true if not subm: # 普通稀疏卷积 if transpose: # False out_shape = get_deconv_output_size(spatial_shape, ksize, stride,padding, dila...

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 ...

【CNN】经典网络LeNet——最早发布的卷积神经网络之一

sed Learning Applied to Document Recognition》,对LeNet的架构做了详细的介绍,并对LeNet与其他算法做了详细的对比。并且这是第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究。 一,介绍 LeNet主要的出现契机是手写数字的识别,并在邮政和银行发挥了非常重要的角色。但是,这个网络在当时流行度没那么高,但是知名度最高的还是MNIST数据集。 所有的都是黑白图。...

十九种卷积

参考文章:一文看尽深度学习中的20种卷积(附源码整理和论文解读) - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/381839221 一、原始卷积(Vanilla Convolution)  CNNs中的卷积,也称为滤波器,是由一组具有固定窗口大小且带可学习参数(learnable paramerters)的卷积核所组成,可用于提取特征。  平移不变性、平移等...

【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...

目标检测模型、卷积网络的感受野与分形特征

缭乱。事物的发展也许就是这样的吧,刚开始都是各种复杂,越到后面越能看到基本原理,也越能理解事物本身。这篇文章也是多年目标检测的经验后的总结,试图阐述目标检测模型复杂外表下的内核,如有错误请不吝赐教。 卷积网络的感受野(Receptive Field) 我们知道卷积神经网络(CNN,卷积网络)的感知是局部(Locality)的或者说是位置相关的,这个也是论文中经常提及的一个概念叫归纳偏置(Inducti...

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(...
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