文章目录一、下采样1.1 下采样方式1.2 下采样作用二、上采样2.1 上采样方式2.2 上采样作用references 一、下采样卷积神经网络中，卷积是最基本的操作模块，卷积定义如下： 在WHC的图像操作中，卷积就是输入图像区域和滤波器进行内积求和的过程。具体的操作如下： 卷积就是一种下采样的方式。1.1 下采样方式1、采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-p
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2023-12-15 09:10:33
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卷积神经网络是从利用开始，一步一步走到懂过程，再到理解。对卷积神经网络的理解，先从其结构开始。卷积神经网络包括了输入层，卷积层，池化层（下采样） ,全连接层和输出层。卷积层，这是卷积神经网络中较为核心的网络层，主要进行卷积操作，基于图像的控件句不相关性分别抽取图像局部特称，通过这些局部特征进行连接，可以形成整体特征。一个卷积核就相当于一个滤波器，找出我们所感兴趣的信息。池化层（下采样）是对卷积层结
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2023-08-08 14:52:26
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介绍U-Net于2015年提出，广泛用于图像分割问题。其初是专门为医学图像分割而设计的。该方法取得了良好的效果，并在以后的许多领域得到了应用。相对于很多其他语义分割网络，其规模较小，所以也可以用于一些实时的任务。结构 这个结构概括来说前期不断的卷积池化来进行下采样，然后再不断卷积上采样，形成一个U形。而下采样的结果还会合成至对应的上采样结果，实现抽象与细节的结合。 下采样即不断抽象的过程，当抽象程
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2024-01-29 05:25:40
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这两天在折腾Caffe的时候遇到过各种奇怪的问题，拿几个感觉比较重要的来说一下。之后想到什么再追加。GPU运算无法正常使用环境预载期错误(3 vs. 0)Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0) CUDNN_STATUS_BAD_PARAM似乎是因为有其他设备在使用GPU导致的，我的情况是等待一段时间就好了。网络加载期错误(2
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2023-11-19 07:25:04
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文章目录一、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）1.1 卷积（Convolution）1.2 最大值池化（Max Pooling）1.3 平整化 (flatten)二、用Keras实现CNN2.1 CNN学到了什么？2.2 Deep Dream2.3 Deep Style三、CNN的其他应用3.1 Alpha Go3.2 语音（Speech）3.3 文本 （T
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2024-01-21 10:47:41
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语义分割是对图像中的每个像素分类。 全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换 。 与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过在 转置卷积（transposed convolution）实现的。 因此，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具
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2023-07-27 21:09:20
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FCN全卷积网络将网络的全连接层变成卷积层之后整个网络变成了只有卷积层和池化层的网络，于是网络就称之为全卷积网络。全卷积网络一般是用来对图像进行语义分割的，于是就需要对图像上的各个像素进行分类，这就需要一个上采样将最后得到的输出上采样到原图的大小。 上采样的过程也类似于一个卷积的过程，只不过在卷积之前将输入特征插值到一个更大的特征图然后进行卷积。下面举例子说明这个
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2024-01-12 08:25:43
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1. 简介 全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求
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2023-06-16 18:50:11
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深度学习之卷积神经网络（1）什么是卷积1. 全连接网络的问题2. 局部相关性3. 权值共享4. 卷积运算 1. 全连接网络的问题打平后为784节点的手写数字图片向量，中间三个隐藏层的节点数都是256，输出层的节点数是10，如图所示: 通过TensorFlow快速地搭建此网络模型，添加4个Dense层，并使用Squential容器封装为一个网络对象:import tensorflow as t
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2023-12-21 05:05:37
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目录卷积化上采样跳跃结构卷积化上采样跳跃结构 卷积化上采样跳跃结构论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(2015)参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80715481全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
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2024-01-11 20:16:48
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一、基本介绍 1.1历史背景 卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。 2014 年，加州大学伯克利分校的 Long 等人提出全卷积网络（FCN），这使得卷积神经网络无需全连接层即可进行密集的像素预测，CNN 从而得到普及。使用这种方法可生成任意大小的图像分割图，且该方法比图像块分类法要快上许多。之后，语义分割领域几乎所有先进方法都采用了
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2023-12-08 15:50:37
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1.标准卷积神经网络标准的卷积神经网络由输入层、卷积层（convolutional layer）、下采样层（downsampling layer）、全连接层（fully—connected layer）和输出层构成。卷积层也称为检测层下采样层也称为池化层（pooling layer）2.卷积神经网络的优势：第一个特点和优势就是：局部感知在传统神经网络中每个神经元都要与图片上每个像素相连接，这样的话
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2023-10-12 15:16:18
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降采样深度卷积神经网络中降采样的方法：stride大于1的poolingstride大于1的convstride大于1的reorg（reorganization改组整顿），由Joseph Redmond在YOLOv2中首次提出。conv用stride=2的conv降采样的卷积神经网络效果与使用pooling降采样的卷积神经网络效果相当；卷积神经网络小的时候，使用pooling降采样效果可能更好，卷
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2024-01-02 10:30:23
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一. 卷积神经网络定义与比较1. 全连接神经网络的缺点参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32*32*3，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如200*200*3就需要120000多个，这完全是浪费没有利用像素之间位置信息，对于图像识别任务来说，每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的。层数限制2. &nbs
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2023-10-12 14:39:28
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U-Net在深度学习应用到计算机视觉领域之前，人们使用 TextonForest 和 随机森林分类器进行语义分割。卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。语义分割任务最初流行的深度学习方法是图像块分类（patch classification），即利用像素周围的图像块对每一个像素进行独立的分类。使用图像块分类的主要原因是分类网络通常是全连接层（ful
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2024-01-10 13:48:29
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前言本文为学习《深度学习》入门一书的学习笔记，详情请阅读原著一、整体结构卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合。CNN和之前介绍的神经网络一样，可以通过组装层来构建，但是，CNN中出现了卷积层（Convolution 层）和 池化层（Pooling层）。卷积层和池化层将在下一节讲述，先看看如何组装层以构建CNN。之
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2023-11-07 06:51:55
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卷积神经网络是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。一、卷积神经网络简介卷积神经网络的结构：卷积层、池化层、全连接层。全连接层通常作为网络的最后几层，其中的每个神经元都与上层中的所有神经元相连，所以称之为全连接层。全连接层之前是若干对卷积层与池化层，卷积层与池化层一一对应，且卷积层在前，池化层在后。本质上卷积层与池
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2023-09-09 20:27:54
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卷积神经网络简介 目前卷积神经网络的应用非常广泛，主要应用于图像识别、自然语言处理等人工智能领域，它的突出表现让人觉得非常神奇又有趣。因此，就学习一下卷积神经网络，拓宽已有的知识面，充实现有的技能库。 下面的内容都是看书笔记，参考书是郑泽宇等著的《TensorFlow实战Google深度学习框架
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2023-10-24 10:18:21
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全卷积神经网络通常用来实现图像分割的功能，下面以U-net为例来说明其是如何实现的：上采样：上采样又称之为编码阶段，可以看到整个网络结构并不复杂，这里以二维图像为例，输入图像的维度是572*572，先进行两次3*3*64的卷积，由于未补0，所以每卷积一次，得到的每个feature map的长宽均会减2，紧接着对其进行2*2的池化处理，feature map大小减半，变为284*284*64，接下来
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2023-10-12 13:29:33
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文章目录1. 综述简介核心思想2. FCN网络2.1 网络结构2.2 上采样 Upsampling2.3 跳级结构3 FCN训练4. 其它4.1 FCN与CNN4.2 FCN的不足4.3 答疑【参考】 1. 综述简介全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks
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2023-10-13 00:15:39
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