如何利用CNN实现图像识别的任务？
输入层读入经过规则化(统一大小)的图像，每一层的每个神经元将前一层的一组小的局部近邻的单元作为输入，也就是局部感受野和权值共享，神经元抽取一些基本的视觉特征，比如边缘、角点等，这些特征之后会被更高层的神经元所使用。卷积神经网络通过卷积操作获得特征图，每个位置，来自不同特征图的单元得到各自不同类型的特征。一个卷积层中通常包含多个具有不同权值向量的
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2024-09-18 12:02:07
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重点关注卷积核的定义，以及它的获取，讲解的最好的是机器之心的这一篇 《深度 | 理解深度学习中的卷积》 <From: https://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1566544204&ver=1&signature=gNkHjxyIfDfLuuR8Vmxxt4Q-Lqz0a2MHtWDTW807LPTSzKRIdOIuGijP
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2024-05-22 20:03:05
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@我的CNN图像分类学习之路（1）CNN学习之路这是我注册以来的第一篇学习记录，仅当作自己学习之路上的笔记使用，当然如果某些地方可供大家参考使用那将使我倍感荣幸。不多说，开始记录！！Alexnet网络简介在学习CNN图像分类之前，我已经学习过了python基础、keras神经网络的架构，在此基础上开始进行CNN学习。打开使用CNN网络进行图像分类之路的就是这个Alexnet网络（论文原文在
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2024-03-07 23:10:43
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上次我们说到要进行目标检测需要：1.获得相应的感受域，或者我们该用图像处理中的ROI（Region Of Interest，感兴趣的区域）表述；2.将这个ROI对应的特征进行分类，判断目标类别。这就是RCNN（Regions with CNN features）要做的。RCNN直接上图： 一直以来CNN都是对于全图的，但目标检测需要将全图的一部分区域输入CNN，那么很重要问题
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2024-05-06 17:45:22
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区域卷积神经网络R-CNN1、图像分割：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。（1）现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法、 基于区域的分割方法、 基于边缘的分割方法 基于特定理论的分割方法等。（2）按分割目的划分普通分割 将不同分属不同物体的像素区域分开。 如前景与后景分割开，狗的区域与猫的区域与背
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2024-05-31 10:17:20
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章节概览 本篇主要是参考文献中图像解译部分的复述，因为我觉得书中这部分的思路实在妙，又是我没有接触过的，分享给大家。遥感图像的解译是通过遥感图像所提供的各种识别目标的特征信息进行分析、推理与判断，最终达到识别目标或现象的目的。但是遥感图像所提供的信息是通过图像的色调、结构等形式间接体现的，因此我们解译一幅图像需要用到一些背景知识，包括专业知识、区域背景知识和遥感系统知识
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2024-03-11 10:01:58
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计算机视觉（斯坦福2017课程）循环神经网络（RNN：recurrent neural networks）语言建模问题经常被运用到RNN领域完全监督来训练这个模型；多层循环神经网络：LSTM（长短期记忆网络：Long Short Term Memory） LSTM被设计用来解决RNN中可能会出现的梯度消失和梯度爆炸问题，以更好的结构来获取更好的梯度流动。i代表input gate（输入门）； f代
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2024-07-17 13:16:09
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本文是对rcnn文章进行解析，不足之处见谅，或按照章节进行解析2.R-CNN物体检测 模型主要分为三个模块： 1/产生region proposals（兴趣区域模块）模块，这些模块就是检测到物体的候选集合；&n
步骤一：训练（或者下载）一个分类模型（比如AlexNet） 步骤二：对该模型做fine-tuning将分类数从1000改为20，加上背景共21类；变成21类的分类任务，进行端对端训练。步骤三：特征提取 提取图像的所有候选框（选择性搜索）对于每一个区域：缩放区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算（第二步已经完成分类模型的训练），将第五个池化层的输出（就
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2024-07-22 19:53:27
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最近在看Faster RCNN的源码，按照数据的计算过程，绘制了数据的流程图 下面是根据源码绘制的Faster RCNN的数据流程图训练过程输入图像img首先被resize为ResNet50网络如下图所示，在Faster-RCNN中被分成两块和.img经过 特征提取后，得到基础特征,接着进行处理，得到和。与anchors进行函数名为计算，就可以得到Faster RCNN的ROI区域，即建议框pro
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2024-05-30 09:52:49
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目录CNNcnn概况convolutionmax poolingflattenCNN in Keras代码编写导入函数包读取文件存放图片定义神经网络结构训练 CNNcnn概况cnn的步骤如下所示，比一般的神经网络多了卷积过程和池化过程。convolution卷积过程需要一个filter（过滤器）与原输入数据按部分依次相乘，组成新的矩阵。每次向右移动的格数称为步长。 输入数据可能有多层，如果是彩色
目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-c
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2024-04-08 10:18:55
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导读所谓“插件”，就是要能锦上添花，又容易植入、落地，它属于trick，是用来提高模型上限的。本文将盘点11种常见的“插件”，它们能够提升CNN平移、旋转、scale等变性能力或多尺度特征提取，感受野等能力，在很多SOTA网络中都有它们的影子。01前言 本文盘点一些CNN网络中设计比较精巧而又实用的“插件”。所谓“插件”，就是不改变网络主体结构， 可以很容易嵌入到主流网络当中，提高网络提
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2024-08-08 11:46:26
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【本章节内容针对图像分割进行讲解】因为上篇已经介绍了早期的图像分割方法和基于特定理论的方法，这章节我将详细介绍基于深度神经网络的图像分割 ：FCN、SegNet、R-CNN首先我们先介绍相应的基础内容：一般视觉方面的用途包括分割、分类等等，如下图【左图只考虑像素来进行分类，右图对多个对象进行分类，并且设置不同的方框来划分】语义分割思想:滑动窗口但是问题也极其明显，在对全图每个窗口都必须进行CNN卷
CNN简介卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在
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2024-04-29 21:08:50
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CNN常用图片分类网络这些图片分类网络之间的关系，以及他们和RCNN等网络之间的关系，看这篇回答，说的非常好：https://www.zhihu.com/question/43370067我稍微摘录一点：首先作者给的那个图对于从整体掌握这些网络非常有帮助：由于从这些pretrained网络抽出来的deep feature有良好的generalization的能力，可以应用到其他不同的CV问题，而且
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2024-05-18 07:25:04
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写在前面的话：本人是刚入门图像分割技术的小硕，在拜读各顶会论文时有一些不懂的词汇或者算法，写在这里进行记录，其中很多都来源于贴吧大佬的讲解，已注明出处 （不定期更新）CNN 卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。来看
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2024-05-06 21:17:47
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文章目录一、介绍二、拟解决的关键问题三、Faster R-CNN结构1. Region Proposal Network(1) Anchors(2) Loss Function(3) Training RPN2. RPN与Fast R-CNN间共享特征四、总结五、参考文献 本篇博客将要解析的论文是Faster R-CNN，论文地址为： https://arxiv.org/abs/1506.01
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2024-10-15 09:41:31
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在图像分类识别之后，下一步学习图像目标检测，就是不仅识别出图片中的物体类别， 还要返回物体的位置。R-CNN系列就是完成的此项工作。首先看R-CNN的网络结构： 其中关于图像分类工作是由预先的CNN网络训练而得，主要关注特征提取。它的思路的通过选择性搜索找到一系列的候选区域，然后将整个区域放入各个类的SVM判别器进行二分类，返回一个判别值即完成对候选框中目标的识别工作，最后需要的就是使用回归器精细
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2024-03-21 13:23:00
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本文主要介绍数据输入时的俩个函数 数据输入1.数据输入处理1.1数据输入参数与返回1.1.1实现代码1.1.2相关函数（1）os.listdir(path) 返回一个包含由 path 指定目录中条目名称组成的列表。（2）os.path.join（path，*paths） 智能地拼接一个或多个路径部分。 返回值是 path 和 *paths 的所有成员的拼接（3）os.path.isdir(path
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2024-06-06 16:28:23
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