一、基础知识（一） filter: padding:在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。padding会影响输出图像大小。 stride(卷积步长)：卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离 input: n*n, filter: f*f, stride: s, padding: p output:, ⌊ ⌋表示向下取整 单层卷积网络：
神经网络学习小记录47——ShuffleNetV2模型的复现详解学习前言什么是ShuffleNetV2ShuffleNetV21、所用模块2、网络整体结构网络实现代码 学习前言据说ShuffleNetV2比Mobilenet还要厉害，我决定好好学一下。什么是ShuffleNetV2这篇是ECCV2018关于轻量级模型的文章。目前大部分的轻量级模型在对比模型速度时用的指标是FLOPs，这个指标主要
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2023-07-17 13:40:29
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 复现轻量化神经网络 ShuffleNetV2。为了能将神经网络模型用于移动端（手机）和终端（安防监控、无人驾驶）的实时计算，通常这些设备计算能力有限，因此我们需要减少模型参数量、减小计算量、更少的内存访问量、更少的能耗。MobileNet、ShuffleNet 等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，牺牲少量准确率换取更快的运算
线性层中Linear函数可以将输入的样本大小，输出成我们需要的大小，在构建神经网络是经常会使用到，torch.flatten()，可以将数据展成一维的，相比较reshape函数，使用更加方便。但总的来说torch.flatten()的功能还是比较单调，reshape功能更加强大。目录一、Linear函数的官方文档二、实例练习1.使用reshape函数2.使用flatten函数2.1 to
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2023-07-17 21:18:09
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前言参考FCN论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation FCN作为图像语义分割的先河，实现像素级别的分类（即end to end，pixel-wise），为后续使用CNN作为基础的图像语义分割模型提供重要基础。作者在阅读FCN论文时，遇到不少困难，同时FCN没有多少中文资料（更多是英语翻译），所以作者尽量用浅白的方式讲述F
ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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Fully Convolutional Network，FCN语义分割是对图像中的每个像素进行分类，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即为该位置对应像素的类别预测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，区别于图像分类和目标检测中的卷积神经网络，全连接卷积神经网络通过引入转置卷积将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸工作原理它用转置卷积层来替换
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2023-07-26 12:44:22
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前言：本专题NLP理论到实战参考课程见NLP理论到实战中P1-P112 文章目录一、深度学习的介绍目标1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别一 ：特征提取2.2 区别二：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架二、神经网络的介绍目标1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 一、深
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2023-07-26 08:41:24
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魏老师学生——Cecil：学习卷积神经网络CNN之旅 池化层（存在于连续的卷积层中间）压缩减少特征数量的两种策略全连接层BN层BN训练步骤BN层优缺点实例化总结 池化层（存在于连续的卷积层中间）主要功能：通过逐步减小表征的空间尺寸来减小参数量和网络中的计算，提取重要特征，删除冗余的噪音特征信息。池化层在每个特征图上独立操作。作用：压缩数据和参数量，减小过拟合。压缩减少特征数量的两种策略Max P
目录FCN全卷积神经网络实现过程全卷积反卷积FCN的三点创新codeFCN全卷积神经网络 FCN为深度学习在语义分割领域的开山之作，提出使用卷积层代替CNN中的全连接操作，生成热力图heat map而不是类别。实现过程图1 FCN网络结构
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2023-08-18 16:20:24
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第3.1章 卷积神经网络CNN-不同层的作用一、Convolution(CONV)二、Pooling(POOL)三、Fully Connected(FC)四、Activation Function五、Batch Normalization(BN) 【详见】卷积网络中三种类型的层一、Convolution(CONV)作用： 通过卷积层中卷积核运算，提取卷积核希望提取的特征。二、Pooling(PO
参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因为一个核的参数是固定的，其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事物，必须要从多个角度分析事物，这样才能尽可能地避免对该事物产生偏见。我们也需要多个卷积核对输入图像进行卷积。二、卷积神经网络中的参数计算举例1：比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个fi
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2023-07-17 13:40:19
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大话深度学习（二）：激活函数 文章目录大话深度学习（二）：激活函数激活函数定义ReLU激活函数sigmoid激活函数tanh激活函数 激活函数定义网络中的每个神经元的输出为所有输入的加权和，那最后的结果整个网络模型成为一个线性结构。将每个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络模型将不再是线性的，这个非线性函数就被称为“激活函数”ReLU激活函数ReLU是目前出现频率较高的一个激活函数。其
卷积神经网络神经网络结构： 卷积神经网络是神经网络模型的改进版本，依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，如：卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer卷积计算层 这一层就是卷积神经网络最重要
目录一、CNN & FCNCNNFCN1 . FCN上采样理论讲解2. FCN具体实现过程二、卷积卷积分类padding & stride 多通道 一、CNN & FCNCNN卷积神经网络 ： 卷积层conv、池化层pool、全连接层fc 交叉堆叠而成的前馈神经网络。三个结构： 局部连接、权重共享、
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms# Device configurationdevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# Hype...
原创
2021-04-22 20:33:06
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import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms# Device configurationdevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# Hyper-paramet
原创
2022-04-06 09:59:41
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一.概述FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map。因为FCN网络中所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用了三种技术：卷积化（Convolutional）上采样（Upsample）跳跃结构（Skip Layer）二.网络结构FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图
多层感知器是在感知器的基础上多元化，原来只是用一个感知器，但是单个感知器因为是单输出，所以只能进行二分类的操作，他并不能进行类似异或问题的求解，再次基础上前辈们提出了多层感知器。 如上图所示，{a11，a12，a13}所代表的是第一层的神经元，{a21，a22}所代表的是第二层的神经元，图中的w代表的是权重。 与单层感知器不同的是这里在前层神经元权重求和后，还有进行一次非线性激活函数激活，最后得到
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。全卷积网络通过转置卷积，将中间层输出特征图的高宽转化为原始图像的高宽，实现了输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系，通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。8.1
