CNN网络结构包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。卷积：提取局部特征https://pic.rmb.bdstatic.com/e6871b1259fe02a5192e15294fc684148433.gif池化：下采样（downsamping）降维、去除冗余信息、对特征进行压缩
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2024-05-29 05:56:18
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之前几章所用的MLP、逻辑回归等方法是直接将图像拉成一维向量，这样做有2个很大的问题： 1、相近像素在向量中可能会变得很远，模型很难捕捉到它们之间的空间关系； 2、对于255X255X3的图像，输出层为1000，模型大小可能达到1个多G。 上述的结果显然是我们都不想要的，因此，卷积神经网络(
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2024-05-28 09:41:04
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卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）下采样（Subsampling）：减少数据量，减少元素数量，降低运算需求卷积神经网络主要包括：特征提取器——Feature Extraction（对图像做卷积运算，通过卷积运算来找到图像的某种特征）和分类器（通过分类器转化为向量，再利用全连接网络做分类）卷积过程：（单通道）多通道卷积运算要求：1>每一个卷积和的通道
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2024-04-15 14:59:35
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这次是通过CNN来处理训练mnist数据集，CNN的结构是根据视频学的最简单的结构，在模型编译后使用model.summary()就可以将模型结构显示出来，如下图。也有另一种方法plot_model(model, to_file = 'model.png',show_shapes = True),这个显示出来的就比上一种好看，这个是直接输出图片，里面是一种有向图，很直接的将模型结构画出来了。
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2024-05-18 22:33:15
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CNN（卷积神经网络）示意图：网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。常用架构模式为： INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式 其中，动态计算过程Pooling层输出值的计算 Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参
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2024-05-08 23:21:07
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一. 全连接神经网络注释:网络完全由线性层串行组成的网络1. 对于常规的卷积操作,通常将单通道的图像先经过一个卷积层,提高通道数量,使得增加可提取的信息,然后经过下采样过程,通道不变,降低图像的宽高,降低运算量. 对于卷积以及下采样的过程称之为特征提取层,而后经过如softmax的操作,来达到分类的目的2. 卷积基本操作流程 卷积核按对应大小由左上角向又对相对应图像的栅格对应位
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2024-03-19 13:59:39
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行人检测 概述：RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。 在说行人检测之前不得不说一下目标检测。行人检测是目标检测下的一个分支，其检测的标签是行人。我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个
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2024-06-03 10:15:03
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深度学习：OpenCV的blobFromImage如何工作深度学习中OpnenCV的blobFromImage是对输入图像做了什么呢？ &
看了很多书，也实战了，但是总想用通俗的语言来讲述一下CNN处理的过程，今天我有幸和大家分享一下。首先，卷积神经网络就是至少包含一层的神经网络，该层的功能是：计算输入f与可配置的卷积核g的卷积，生成输出。卷积的目的就是把卷积核应用到某个张量的所有点上，通过卷积核的滑动生成新的滤波后的张量。卷积的价值在于对输入降维能力，通过降维改变卷积核的跨度strides参数实现。设置跨度是调整输入张量维数的方法，
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2023-10-08 08:09:30
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这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类中（如kaggle的猫狗大战）大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的，什么是卷积，卷积神经网络的四个重要环节（局部感知、参数共享、多卷积核、池化），不会涉及复杂的公式。计算机是怎么存储图片的为了更好的理解计算机对图片的存储，我找了一个非常简单的图片，是一个385*385（像素）的jpg格式
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2024-08-08 22:05:49
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CNN的简介卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。CNN在图像识别、文本分类等方面都有着广泛的应用。本文将结合TensorFlow代码介绍一个完整的卷积神经网络中需要用到的以下内容：输入层* reshape操作卷积层* 填充(padding)
* 卷积(tf.nn.conv2d)
* 激活函数(re
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2024-03-25 21:40:07
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机器学习算法完整版见fenghaootong-github卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这
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2023-10-12 11:42:38
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> SuperTML (arxiv/abs/1903.06246) 我们如何微调自然图像的分类器以执行表格数据的机器学习任务？ 答案称为SuperTML。 介绍 通常，我们可以将数据分为非结构化数据（可以以不统一的格式维护，例如图像和文本）和结构化数据（常见的表格）。 在第一类中，深度学习模型（CNN，RNN等）在很大程度上是赢家。 但是，在后一种情况下，想法正在推动基于树的算法（
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2024-05-31 07:30:05
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原因：
cnn的高表达能力有过度适应的风险，所以提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。cnn的性能与训练样本的数量成对数关系，但如果没有足够的训练样本，具有许多参数的cnn会有过拟合的风险，因为会记住训练图像的细节特征，但这些特征不能被概括。数据增强通过多种方式增加图像的多样性，例如翻转，调整大小，随机裁减等，包括以下方法：
随机图像裁剪和修补（RICAP）：
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2024-06-29 07:15:55
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文章目录为什么使用CNN彩色图片-CNNMax PollingFlatten 是全连接神经网络的简化版,一般用于图像识别 为什么使用CNN图像只需要识别一部分同样的参数出现在不同的区域对图像放缩以上情况都可以使用CNN，减少神经网络的参数。CNN的大致过程如图所示。 先了解一下Convolution的做法： 假设一个矩阵（图像信息可以写成矩阵的形式），有两个Filter(过滤器，卷积核)也是矩
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2024-03-15 13:50:37
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CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，最后形成一个分类器在 CNN 中有几个重要的概念：stridepaddingpoolingstride，就是每跨多少步抽取信息。每一块抽取一部分信息，长宽就缩减，但是厚度增加。抽取的各个小块儿，再把
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2024-03-18 15:43:02
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py-faster-rcnn文件读取环境:caffe,python版本;[代码链接]<https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn>
本篇文章主要介绍rbg大神的faster-rcnn模型进行训练时数据库读取与生成部分。faster-rcnn代码的主要目录结构如下:├── caffe-fast-rcnn 本次项目所用的caffe版本
├
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2024-07-24 12:52:25
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推荐一个网站 CNN Explainer (poloclub.github.io)，可以直观地理解CNN的具体过程1，CNN概述卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，可以得到更深层次的网络。与多层感知器相比，卷积神经网络的参数更少，不容易发生过拟合。2， 为何CNN更适合图像问题2.1 管中窥豹看image的一小部分，就可以识别这个image
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2023-11-27 10:41:32
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目录1.1 卷积的定义1.2 感受野1.3 图像的卷积1.4卷积核1.4.1卷积核与滤波器1.4.2特殊卷积与卷积核1.5 CNN基本原理1.5.1输入层(Input layer)1.5.2卷积层(Convolution layer，CONV)1.5.3激活/激励层1.5.4池化层（Pooling）1.5.5全连接层 1.5.6输出层1.6 CNN的发展1.6.1 LeNet-51.6.
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2024-10-16 12:13:13
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目录1.1 卷积的定义1.2 感受野1.3 图像的卷积1.4卷积核1.4.1卷积核与滤波器1.4.2特殊卷积与卷积核1.5 CNN基本原理1.5.1输入层(Input layer)1.5.2卷积层(Convolution layer，CONV)1.5.3激活/激励层1.5.4池化层（Pooling）1.5.5全连接层 1.5.6输出层1.6 CNN的发展1.6.1 LeNet-51.6.
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2024-10-16 12:13:21
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