目录：RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解keras实现LSTM和双向LSTMRNN 的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度爆炸是很好解决的，可以使用梯度修剪(Gradient Clipping)，即当梯度向量大于某个阈值
问题LSTM是深度学习语音领域必须掌握的一个概念，久仰大名，现在终于要来学习它了，真是世事无常，之前以为永远不会接触到呢，因此每次碰到这个就跳过了。毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、OpenCV、场景文本识别、去雨、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测、人脸关键点检测、3D目标跟踪、视频修复、人脸表情识别、时
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2024-03-26 11:12:21
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文章目录IntroductionLSTM-CF模型Memorized Vertical Depth ContextMemorized Vertical Photometric ContextMemorized Context FusionScene Labeling实验结果 IntroductionScene labeling也叫做semantic scene segmentation，即语义分
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2024-03-26 11:21:38
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Unet模型
U-net网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-net。
U-net与其他常见的分割网络有一点非常不同的地方：U-net采用了完全不同的特征融合方式：拼接，U-net采用将特征在channel维度拼接在一起，形成更厚的特征。而FCN融合时使用的对应点相加，并不形成更
原创
2023-09-04 17:23:03
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前言：该部分我们学习语义分割网络模型的发展：FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN 语义分割。语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉任务（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的语义类别，实现从底层到高层的语义推理过程，最终得到一幅具
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2024-07-31 18:50:07
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关于基本的LSTM构建一个rnn需要有两个关键东西， cell，就是LSTM里面的一个模块； 网络，tf.nn.dynamic_rnn()、tf.nn.static_bidirectional_rnn()等 上面两个网络最后一般返回两个变量，一个是outputs，一个是state 1. state是一个tuple（默认情况下）,内容是(c,h)，看LSTM的公式就知道，c就是细胞状态，h就是当前的
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2024-07-29 20:09:37
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前 言本文主要推荐一篇使用GAN来做语义分割的论文。 论文名称: SemanticSegmentationusingAdversarialNetworks 、论文链接: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1611.08408.pdf
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2024-03-01 15:04:58
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Bi-RNN把普通的RNN拆成两个方向，一个正向的，关联历史数据；一个逆向的，关联未来数据，这样对于同一时刻，可以使用输入的历史数据和未来数据。两个方向的RNN有各自的state，相互之间没有直接连接，只是在最后的两份输出一起连接到Bi-RNN的输出节点上。 针对序列的后向传播叫做BPTT，BPTT在双向RNN中无法同时更新状态和输出。 正向的state传播，从时间步1->T，反向从T-
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2024-03-04 07:06:48
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概述deeplab v3+是deeplab系列中最新内容，也是当前最流行的语义分割算法，本篇文章主要记录的是个人在学习deeplab v3+过程中的一些收获以及个人对该算法的理解。首先我们先简单回顾下deeplap v3 相关的创新点以及不足。在上一讲的时候我们讲到v3相比v2创新点主要有四个方面，首先它提出了更加通用的框架，其次重新设计了空洞卷积，将空洞卷积和级联模块结合起来使用，而不再单独使用
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2024-04-07 11:18:34
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通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输
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2024-01-18 12:56:50
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通俗易懂理解RNN RNN是接触最早的模型算法之一，但是对其理解一直不是很透彻，今天，看到一篇大佬写的博客，非常通俗易懂，看完以后醍醐灌顶。再重新梳理整理写进博客，供以后参考。1、Recurrent Neural Networks。 通俗来说，以往的神经网络都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输
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2023-12-14 09:58:47
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深度学习100问Author：louwillMachine Learning Lab 语义分割作为经典的图像分割问题，其本质上还是一种图像像素分类。既然是分类，我们就可以使用常见的分类评价指标来评估模型好坏。语义分割常见的评价指标包括像素准确率(Pixel Accuracy)、平均像素准确率(Mean Pixe
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2024-03-21 21:45:34
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前言FCN： Fully Convolutional Network（注意不是fully connected network） 2014年的论文 全卷积神经网络在语义分割上的应用。相信如果大家看自动驾驶公司的宣传视频的话，应该会看到过各个自动驾驶公司语义分割的成果。语义分割为什么重要？ 这是因为如果分割准确率很准确的话，我们可以精确的得到物体在图像上的位置。再延伸
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2024-04-07 22:07:08
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参考UNET－2015网络结构 如上图，Unet 网络结构是对称的，形似英文字母 U 所以被称为 Unet。整张图都是由蓝/白色框与各种颜色的箭头组成，其中，蓝/白色框表示 feature map；蓝色箭头表示 3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示 skip-connection，用于特征融合；红色箭头表示池化 pooling，用于降低维度；绿色箭头表示上采样 upsample，用于恢复维度；
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2024-10-27 06:52:46
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总结：新的轻量级模块+Non-Local精简模块，实现了速度与性能的最好权衡，看的不是很仔细 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02706.pdfAbstract：轻量级神经网络的最新发展促进了深度学习在资源限制和移动应用程序下的应用。这些应用程序中的许多应用程序需要使用轻量级网络执行实时高效的语义分割预测。本文介绍了一种轻量级的网络，该网络具有高效的简化non-Lo
作者丨刘源炜，刘念，姚西文，韩军伟编辑丨极市平台导读本文通过设计的中间原型挖掘Transformer并采取迭代的方式使用中间原型来聚合来自于支持图像的确定性类型信息和查询图像的自适应的类别信息。方法简单但却高效，该方法在两个小样本语义分割基准数据集上大大优于以前的最新结果。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.06780代码链接：https://github.
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2024-05-29 05:42:46
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边缘和一些其他区域忽略了。 数据集是ms coco，这些坐标是两两一组，多边形的节点x坐标和y坐标两两一组。之后再把这个多边形区域转换成右下角的这种形式。 pixel acc的分子是预测正确的像素点个数，分母是这个图片总的像素点个数。 mean acc意思是把每个类别的acc计算出来求和，然后除以类别个数。 mean iou的意思是对每一个类别求iou，然后求和除以类别个数。（假设绿色是真实的标
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2024-08-30 22:15:01
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学习前言数据集以及标签详解LOSS函数计算二、训练代码
1.数据集的制作
2.模型的训练3.模型的预测结果展示 前言在第一部分完成了主干网络VGGnet还有segnet模型，这节主要简单讲一下模型的训练以及预测过程。如有遗忘参考小生不财-语义分割1：基于VGGNet模型的segnet讲解数据集以及标签详解语义分割模型训练的文件分为两部分。第一部分是原图，像这样： 第二部分标签
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2024-03-19 10:53:14
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本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距，而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题，引入了一个中间原型，用于从支
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2024-04-21 22:05:13
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感谢知乎上的大佬总结的，我总结的话肯定没有这么好，就转过来，看看，附上作者链接点击打开链接全卷积网络首现于这篇文章。这篇文章是将CNN结构应用到图像语义分割领域并取得突出结果的开山之作，因而拿到了CVPR 2015年的best paper honorable mention.图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类 如上图就是一个语义分割的例子，不同的颜色代表不同的类别下面简单介
