紧接着上一节讲的卷积内容，今天我们先用tensorfloww实现一个卷积操作： 上面的图中我们可以看到，我们先用一张图片进行输入，也就是input的值，后面要给出图片的参数；filter也就是我们的滤波器(卷积核).tf.nn.conv2d就是我们的卷积层函数，这个函数有四个参数，第一维为输入图像，第二维为卷积层权值，第三维为不同维度的步长（在CNN中，第一维、第四维固定为1），第四维填充方式（S
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2023-11-19 20:54:03
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Abstract我们提出一个高精确度的单张图像超分辨率重建方法。我们的方法由VGG-net启发,我们发现，网络的深度对于超分精确度有着十分重要的的影响，我们最终的网路有20层。通过这么多小尺寸的卷积层，有效的利用了图像中的上下文信息，面对深度网络难以训练的问题，我们使用大的学习率、梯度剪裁来解决这个问题。最后，实验证明我们提出的方法十分有效。Intoduction超分辨重建十分常用，广泛用于安全、
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2023-12-24 08:39:47
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（注：本文将着重介绍数据增强的方法，具体原理不再阐述）数据增强介绍 使用机器学习方法，尤其时涉及到深度学习时，小数据集常常会导致我们的模型过度拟合，而不能获得较好的泛化能力，此时我们就需要借助一些特殊的方法来解决这个问题。在众多方法中，最简单且常用的就是数据增强技术了。 在计算机视觉领域，数据增强是一种非常强大的降低过拟合的技术。过拟合的原因一般都是可用于训练的样本数据太少
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2023-06-21 23:01:57
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参考：http://www.aibbt.com/a/44588.html作者：Morten Dahl 编译：weakish编者按：奥胡斯大学密码学PhD、Datadog机器学习工程师Morten Dahl介绍了如何实现基于加密数据进行训练和预测的卷积神经网络。本文将讨论一个简化了的图像分析案例，介绍所有需要用到的技术。GitHub上有一些和本文配套的notebook（mortendahl/pri
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2023-08-16 21:55:13
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文章目录1.1卷积神经网络基础卷积神经网络全连接层卷积层池化层1.2卷积神经网络基础补充（反向传播）误差的计算误差的反向传播权重的更新优化器 1.1卷积神经网络基础卷积神经网络卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）的发展：全连接层卷积层权值共享的特性：看下面这张图可以看出一次卷积的原理。 有两个卷积核，就对应了输出特征矩阵的两个 channel ，而与
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2023-09-21 15:15:43
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目录一.卷积神经网络（CNN）1.神经网络2.卷积神经网络 二.卷积神经网络的结构1.卷积层--CONV（convolutional layer）2.池化层--POOL（pooling layer）2.1最大池化层2.2池化层的具体作用3.全连接层--FC（fully-connected layer）三.卷积神经网络的其他操作1.激活函数2.BN操作（Batch Normalizatio
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2023-10-23 19:46:52
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# 卷积神经网络超分辨率图像重建实现流程
## 1. 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来实现超分辨率图像重建。超分辨率图像重建是一种通过低分辨率图像生成高分辨率图像的技术，它在图像处理和计算机视觉领域具有广泛的应用。本文将为你提供一种实现方法，并给出每一步的代码示例和注释解释。
## 2. 实现步骤
下面是
原创
2023-08-15 13:02:37
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最近在关注一些图像图像重建的方法，正好在机器之心上看到了一篇名为——Deep Image Prior的推送，讲的是一种比较有意思的（不需要进行学习），进行图像重建、超分辨率以及去噪的方法。这虽然是一篇一年前的文章，但在现在仍然有实用的前景。项目主页：https://dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior。首先我们看一看它能做的事情（下图一张图就能够概括）：
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2024-01-05 16:30:30
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目录1.前言：2.CNN的卷积过程：3.CNN的池化过程：4.CNN的激活过程：5.总结：1.前言：神经网络在好几年前出现感觉像是一个降维打击，适用的场景包括股市分析，环境监测，医学影像，生物信息基因序列等等等等，最近这几年来，随着越来越多的人去了解神经网络后，神经网络已经是火的一塌糊涂了。而毫不夸张的说，现在处在的这个人工智能的时代，我们作为参与者或多或少会用过的一些东西，可能这些东西背后的算法
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2023-10-13 00:07:05
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可学习的D-AMP算法：基于压缩图像恢复准则的神经网络 Christopher A. Metzler； Ali Mousavi； Richard G. Baraniuk摘要 压缩图像恢复是一个极具挑战的问题，它要求快而精确的算法。近年来，神经网络技术被应用于该问题并得到了有效的结果，通过使用大量的并行CPU处理数据和大量的数据，运行速度可以比现有的技术快几个数量级。然而这些方法大部分都是没有规
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2023-12-05 08:50:39
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络
from keras.preprocessing.image import load_img#load_image作用是载入图片
from keras.preprocessing.image import img_to_array
fro
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2023-11-29 20:53:26
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卷积神经网络1 卷积神经网络背景2 卷积神经网络的基础知识2.1 卷积2.2 卷积神经网络结构2.3 卷积核的填充和步幅3 卷积神经网络的学习3.1 卷积的导数3.2 反向传播算法4 其他卷积 1 卷积神经网络背景CNN（Convolution Neural Network）是一种包含卷积层、池化层的前馈神经网络，主要用于处理图像信息、文本信息。卷积神经网络用于处理图像，旨在解决全连接神经网络参
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2023-11-13 11:38:07
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CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网络一、引入 解决图像分类问题，假设图像是固定大小的，并且是一个Tensor（张量：超过二维的矩阵），我们考虑将这个Tensor变为一个多维向量作为网络的输入，同时使用全连接的方式，这样的结果是参数会非常的多，从而产生过拟合的情况。 这个时候，就要根据图像的特性去对网络进行调整，人类识别物体时大多数情况是根据物体特
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2023-08-02 16:25:26
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卷积神经网络为什么要用卷积神经网络-卷积神经网络的作用防止model overfitting在计算机视觉中，input vector往往维度很高，将其直接应用于neural network很有可能会造成overfitting，以下图为例： 在“cat recognition”中，cat image为64643的vector，将其转换到一维空间，则其维度为12288，如此高维的input直接输入ne
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2024-02-19 11:06:42
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卷积神经网络所做的工作就是采用卷积、池化等操作从数据中提取特征，进行分类，回归等机器学习任务。1.卷积在原始的输入上进行特征的提取。三种卷积方法：valid，full ，same。 图1：valid卷积（不补零） 图2：full卷积 蓝色为原图像，白色为对应卷积所增加的padding，通常全部为0，绿色是卷积后图片。图6的卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠开始进行卷积，滑动步长为1，卷积核
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2023-07-29 13:47:36
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卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。1、卷积运算首先我们需要知道什么是卷积计算，它其实是一种简单数学运算，有两个步骤：一个是矩阵内积乘法，另一个是将内积乘法的结果进行全加。（1）矩阵内积乘法矩阵的内积乘法非常简单，就是把两个相乘的矩阵，相同位置的元素进行乘法运算，这个时候会得到一个新的矩阵（在这
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2023-10-13 00:04:45
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卷积网络一般是指有卷积层的网络，英文名简写为CNN。一般用卷积神经网络来处理图片。因为一张图片中的信息量往往很大，需要通过卷积层来将所有信息中的关键特征提取出来，然后再将化简后的特征传入后续的网络进行学习。卷积层的作用是利用卷积核将图片卷积化。匹配过程卷积核是一个n*n的矩阵，矩阵中的元素组合起来能代表一定的特征值图片通常也是一个矩阵，并且在将图片送入神经网络时，一般会把图片矩阵中的数值化为 0
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2023-08-27 18:26:42
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# 如何实现卷积神经网络图像检索
## 一、流程概述
为了实现卷积神经网络（CNN）图像检索，我们需要经历以下几个步骤：数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、检索实现。
```markdown
gantt
title 实现卷积神经网络图像检索流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据准备
数据收集 :do
原创
2024-03-11 03:56:27
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1. lenet5def lenet5_1(input_shape,classiers_n): #lenet5 inputShape = input_shape model = tf.keras.Sequential([ Conv2D(filte
原创
2022-11-10 14:28:56
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卷积&图像去噪&边缘提取图像去噪与卷积高斯卷积核图像噪声与中值滤波器卷积与边缘提取 图像去噪与卷积图像去噪 平均求和卷积核 先对模板进行180度翻转，然后再进行卷积卷积的定义 通过卷积将H转到R域卷积性质： 边界填充：zero padding镜像填充卷积操作后的图像要小于输入时的图像，通过边界填充，我们可以实现卷积前后图像的尺寸不变； 一种最常用的边界填充就是常数填充。单位脉冲卷
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2023-12-12 22:45:34
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