LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了，它发表于1998年，论文原文Gradient-Based Learning Applied to Doucment Recognition作者是Yann Le Cun等。下面对LeNet5网络架构进行简单的说明，有兴趣的同学可以去参考原文，论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。一
转载
2023-07-17 13:38:27
190阅读
翻译自https://medium.com/@smallfishbigsea/faster-r-cnn-explained-864d4fb7e3f8Faster R-CNN有两部分网络：region proposal network（RPN）用来生成“region proposal” 以及一个利用这些proposal来做检测的网络。Faster R-CNN与它的上一个版本检测网络Fast R-CN
转载
2024-06-06 07:13:40
87阅读
一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道（channel）。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。从输入层开始，卷积神经网络通过不同的神经网络结构下将上一层的三维矩阵转化为下一层的
转载
2023-07-25 17:10:05
421阅读
文章《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的，而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。(对于Fast R-CNN的详细知识，请查看Fast
这里主要是为了做遥感方向的对象捕捉问题而从目标检测开始入手，首先大体采用的是迁移学习的思路，注主要是对模型迁移，在img做了切割和西工大及北航的数据集上进行一个交叉训练，这样使得RPN的网络外面的打分函数有了一个更好的0.7的结果， 这个结果主要是通过对reuL这个网络进行求导发现这个函数的凸性问题从而得到局部最优，这样保证在训练时候能够更好的从概率密度函数中选取L2而不是L1， 通过以下流程
一. 什么是卷积神经网络？卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 -----wikipedia 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利
转载
2023-07-21 18:02:03
16阅读
编辑于2019/02/21,转载请注明早期看过很多Faster-rcnn的解读，当时一直不明白，RPN已经有了分类和框回归，为什么要做成two stage呢？下面是我的理解。Faster-rcnn简介简单说下吧，Faster-rcnn分为三部分：（1）基础网络，用来提取特征。（2）RPN，初步的二分类+框回归。（3）剩余部分，就是精确多分类+框回归，还有loss什么的。比起跟早的检测网络，RPN网
一、Faster-RCNN基本结构该网络结构大致分为三个部分：卷积层得到高位图像特征feature maps、Region Proposal Network得到候选边框、classifier识别出物体及得到准确bounding box。二、feature maps最后一层卷积层输出。三、RPN1、RPN（Region Proposal Networks）feature maps再以3x3的卷积核进
转载
2023-07-11 16:54:12
440阅读
最近几天一直在学习卷积神经网络原理，感觉还是挺难理解的，本篇博文结合网上的资料和手头上的深度学习的书籍，对卷积神经网络（CNN）的基本结构和核心思想做了一下整理。望与各位道友交流学习，不足之处还望批评指正。卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连
转载
2023-12-25 13:15:27
89阅读
一、各层的意义 输入层：将每个像素代表一个特征点输入到网络中 卷积层：卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音 降采样层：降低网络训练参数及模型的过拟合程度 全连接层：对生成的特征进行加权 二、全连接层与卷积层的参数比较 局部连接即每个卷积的输出只是与卷积核大小的部分有联系，而全连接层的每个
转载
2021-07-31 14:59:00
775阅读
2评论
深度学习之卷积神经网络 文章目录深度学习之卷积神经网络卷积神经网络模型结构图一、卷积层卷积核映射到卷积层的过程：局部连接和权值共享二、池化层三、Softmax层四、超参padding:补充边界，在边界补一圈0或1.Stride 步幅 卷积神经网络模型结构图输入层（Input layer) 卷积层（convolution layer) 池化层（pooling layer) 输出层（全连接层+Soft
转载
2023-08-14 20:11:47
353阅读
卷积神经网络卷积神经网路是一种以图像识别为中心的多个领域都得到广泛应用的深度学习方法。本章将介绍卷积神经网络的结构，以及每层的训练方法。此外，还会介绍训练时需要设定的参数种类，以及不同参数设定方法所引起的性能差异。1.1 卷积神经网络的结构卷积神经网络基于人类视皮层中感受野的结构得到的模型，由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，还可以得到更深层次的网络，其后的全连
转载
2023-07-17 15:27:21
95阅读
1. 什么是卷积神经网络
卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。1.1 网络结构
卷积神经网络整体架构：**卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的
转载
2023-08-21 11:16:12
246阅读
卷积神经网络其实和普通的神经网络的区别在于它的输入不再是一维的向量了，而是一个三维的向量，为什么是三维的呢？这是因为图片有三个通道R,G,B。那么输出是什么呢？输出可以认为是一维的向量，比如说那图片分类举例，分为K类的话，输出就是K维的向量。 卷积神经网络的基本结构如下： 如上图所示，第一层为输入，第二层为卷积层，卷积层就是用来做上一节所说的卷积操作那件事。第三层为非线性变换层，和普通的神
转载
2023-08-11 13:46:16
82阅读
卷积神经网络( 1、基本结构组成介绍2、各层结构及原理介绍2.1、卷积层2.2、池化层2.3、全连接层3、训练 这一部分用来记录自己比较随意的学习经历及学习的主要心得，偶尔想到或者遇到什么，想搞懂就踏上了征程。 1、基本结构组成介绍(1)卷积神经网络非各层中的神经元是三维排列的:高度、宽度和深度，其中在卷积神经网络中的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度。 整个网络的深度指的
转载
2023-08-11 21:01:47
397阅读
RPN层是Faster-RCNN网络的特有层，全称为：区域生成网络（Region Proposal Networks），用来提取供后边检测的区域。它替代了Fast-RCNN的selective search，大大提高提取区域框的速度和精度。 Faster-RCNN网络结构图如下图1RPN1、RPN之前的特征提取采用预训练模型来做特征提取，常用到VGG16（512-d）或ZF（256-d）模型，这部
转载
2024-05-23 18:00:17
209阅读
目标检测RCNN学习之路-Rcnn,Fast rcnn Faster rcnnR CNNRcnn（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）可以说是目标检测的开山之作，后续的Fast Rcnn,Faster Rcnn都是Rcnn的延续与优化。其实早在Rcnn之前，Overfeat
本文也会借助代码来一起讨论整个网络结构和训练过程。 Faster R-CNN的基本结构：由以下4个部分构成： 1、特征提取部分：vgg网络 2、RPN部分：这部分是Faster R-CNN全新提出的结构，作用是通过网络训练的方式从feature map中获取目标的大致位置； 3、Proposal Layer部分：利用RPN获得的大致位置，继续训练，获得更精确的位置； 4、ROI Pooling部分
转载
2024-04-08 10:31:47
1059阅读
文章目录Faster RCNN可以分为4个主要内容1、Conv layers2、RPN模块2.1、3x3卷积生成Anchor2.2、1x1卷积网络预测2.3、 计算RPN loss：2.4、NMS和筛选Proposal得到RoI：3、RoI pooling4、Fast RCNN训练损失有：参考（感谢） FasterRCNN网络结构：Faster RCNN可以分为4个主要内容1、Conv laye
转载
2024-05-07 17:50:06
1011阅读
1、卷积神经网络发展史（convolutional neural networks,CNN)CNN是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等 CNN结构受视觉系统启发 1962年，生物学家TorstenWiesel 和 David H.Hubel(1981年的诺贝尔医学奖)对猫的视觉系统进行研究,首次
转载
2023-06-26 13:13:54
117阅读
