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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卷积神经网络 深度神经网络的重要性在于，它开启了通向复杂非线性模型和对知识进行分层处理的系统方法的大门。人们开发了很多提取图像特征的技术：SIFT、HoG、Textons、图像旋转、RIFT、GLOH等。卷积神经网络的特点和优势在于自动提取特征。 卷积层生成特征映射图（feature map）的新图像，其突出了原始图像的独特特征。卷积滤波器矩阵的值时通过训练过程确定的。
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2023-09-04 12:48:12
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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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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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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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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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目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representa
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2023-09-26 12:50:30
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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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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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全卷积网络（FCN）1.全卷积神经网络介绍FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每
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2023-12-01 08:42:43
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由于项目需要，用U-NET跑一个程序来对医学影像进行分割（segmentation），因此跑去看了下这篇论文（paper），下面会介绍一下U-Net的框架及要点，如果哪里有写的不对的，或者好的建议，欢迎提出并纠正。概要U-Net通俗来讲也是全卷积神经网络的一种变形，主要其结构经论文作者画出来形似字母U（见图 1），因而得名U-Net。整个神经网络主要有两部分组成：搜索路径（contracting
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2023-11-06 14:35:59
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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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1 BSXFUNC = BSXFUN(FUNC,A,B) 二元单态展开函数（Binary Singleton Expansion Function） 将函数handle func指定的逐元素二进制操作应用于数组a和b，并启用单例扩展。func可以是以下内置函数之一例子： Compute z(x, y) = x.*sin(y) on a grid:>> x=1:10;
>>
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2023-05-26 09:18:04
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前言，好久不见，大家有没有想我啊。哈哈。今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。2 卷积神经
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2023-09-27 10:01:17
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Matlab编程之——卷积神经网络CNN代码解析卷积神经网络CNN代码解析deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder(堆栈SAE，卷积CAE)的作者是 RasmusBerg Palm今天给介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。DeepLea
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2023-08-21 11:18:13
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matlab卷积神经网络训练 文章目录matlab卷积神经网络训练使用matlab内置数据集进行训练使用mnist数据集训练 使用matlab内置数据集进行训练首先加载数据集，该内置数据集的位置为matlab安装路径\toolbox\nnet\nndemos\nndatasets\DigitDataset共10000张图片，新建一个实时脚本，输入以下代码digitDatasetPath=fullf
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2023-08-16 21:02:50
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视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1J3411C7zd?vd_source=a0d4f7000e77468aec70dc618794d26f 代码：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processingFCN是2015年提出的首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。 如今的pytor
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2023-10-16 00:02:07
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