接下来就是参数选择的问题。 什么是参数选择的问题呢？例如如果你把720x720的图片放进去，隐藏层都几个G了，这个自然是不行的。 在本次实验中，我一开始用了5000个隐藏节点，结果，训练一次这个隐藏层就需要1分钟的时间，自然是不可以的，因为我还要训练一万次，没法调Bug啊，这个时间绝对不行。 因此图像的大小选择是十分慎重的，因为如果只是28x28像素的话，总的也才784个节点，如果是60x80的话
基于内容图像检索已经发展二十多年，基本简单技术已经成熟，总结一下几个系统。下面的十款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。一：http://tineye.com/Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索引擎，TinEye主要用途
转载
2024-09-29 11:49:36
52阅读
LeNet5网络结构 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 在论文上的LeNet5的结构如下，由于论文的数据集是32x32的，mnist数据集是28x28的，所有只有INPUT变了，其余地方会严格按照LeNet5的结构编写程序：网络模型c
在lifelong比赛上下载了图片数据集，目标是将不同光照下不同视角物体的分类，每张图片只含有一种类别，一共有51个类别（有刀、订书机、杯子、勺子等），所以想到了用ResNet50做图片分类，顺便学习ResNet的背后原理。论文阅读：Residual learning 部分图片展示
在ResNet之前理论上，加深神经网络层数之后，网络应该可以对更为复杂的特征进行提取，但是实验
转载
2024-06-12 12:54:02
367阅读
【图像处理】OpenCV系列十五 --- 对一幅图像进行放大、放小上一篇我们学习了图像金字塔，图像金字塔有两种实现方式，一种是高斯金字塔(对图像进行缩放)、另一种是拉普拉斯金字塔(对图像进行放大)，但是图像金字塔对图像进行放大放小的时候会对图像的信息造成一定的损失，那么我们本节有另外一种更好的实现方式，这种方式对图像放大放小时，对图像信息造成的损失较小！那么我们正式进入本节的学习吧！一、OpenC
设备说明:本设备使用具有两个usart串口的stc12c5a60s2作为MCU主控，SNR3512作为语音识别模块，JQC80作为语音模块，esp8266作为联网模块。本设备可以实现非特定人声的语音识别，并且在识别之后进行自动联网获取目标城市的时间和未来七天的温度。在本装置中，可以在上电之后按下key1或者呼叫"小星，小星"启动SNR3512模块，之后呼叫"启动引擎"，开启联网。联网成功后自动播放
转载
2024-07-17 07:08:47
87阅读
目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
转载
2024-06-27 06:35:03
128阅读
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
转载
2024-03-15 05:27:31
300阅读
摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
转载
2024-04-28 15:59:50
223阅读
摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
转载
2024-03-15 16:07:22
399阅读
最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
转载
2024-03-15 08:23:55
295阅读
ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
转载
2024-04-01 06:16:59
189阅读
pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
转载
2024-08-22 11:42:13
260阅读
近期为了预研车载场景本地FACE ID人脸识别功能，研究了市场上的一些主流方案，对比之后，整理了包含详细的实施步骤的预研方案，让对车载人脸识别功能不熟悉的同学，可以少走弯路，也让自己对车载人脸识别的功能理解更加透彻。
概述：人工智能产品延伸人工智能代表着新一代技术宅的崛起，而人脸识别更是一大热门领域，近期商汤IPO折戟事件标志着人工智能概念的降温。当然在当今社会，FACE
作者：Léo Fillioux编译：ronghuaiyang导读对两篇近期的使用注意力机制进行分割的文章进行了分析，并给出了简单的Pytorch实现。从自然语言处理开始，到最近的计算机视觉任务，注意力机制一直是深度学习研究中最热门的领域之一。在这篇文章中，我们将集中讨论注意力是如何影响医学图像分割的最新架构的。为此，我们将描述最近两篇论文中介绍的架构，并尝试给出一些关于这两篇文章中提到的方法的直觉
图像检索从入门到进阶 讲解内容： Part1：图像检索入门 图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程。 Part2：图像检索特征 图像全局特征和图像局部特征，以及图像检索过程。 Part3：图像检索案例 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案。一、图像检索入门 图像检索是计算机视觉中基础的应用，可分为文字搜图TBIR和以图搜图CBIR。借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发
转载
2024-07-21 17:33:37
275阅读
文章目录1 查看原数据2 数据预处理，建立Dataset设定图像增广的方法创建数据集Dataset类预览训练集和验证集3 定义和初始化模型4 设置训练集和测试集5 训练6 模型存储7 验证数据，上传读取验证集定义预测函数，预测简单的技术点总结 这是一个动手学深度学习原课程的一个比赛项目（狗的品种识别）。课程的地址。 自己顺便记录一下这个项目自己的实现流程和思考，以巩固熟悉关于图片分类项目的整个流
论文：Deep-FSMN for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition思想： 对于大词汇量语音识别，往往需要更深的网络结构，但是当FSMN[1]或cFSMN[2]的结构很深时容易引发剃度消失和爆炸问题；于是本文对cFSMN结构进一步改进，对序列记忆模块之间引入skip-connection,保证信息在更深的层之间传播，缓解剃度消失和爆炸的问
本文主要针对ResNet-50对深度残差网络进行一个理解和分析 ResNet已经被广泛运用于各种特征提取应用中，当深度学习网络层数越深时，理论上表达能力会更强，但是CNN网络达到一定的深度后，再加深，分类性能不会提高，而是会导致网络收敛更缓慢，准确率也随着降低，即使把数据集增大，解决过拟合的问题，分类性能和准确度也不会提高。Kaiming大神等人发现残差网络能够解决这一问题。这里首先放上一张Res
转载
2024-01-02 12:38:55
226阅读
