导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。但是，“它”是谁？“它”是怎样做到的？已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通
四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）1、全卷积网络（FCN）的简单介绍1.1、CNN与FCN的比较2、FCN上采样理论讲解2.1、双线性插值上采样2.2、反卷积上采样2.3、反池化上采样2、 FCN具体实现过程3、 FCN模型实现过程3.1、模型训练3.2、FCN模型的简单总结 1、全卷积网络（FCN）的简单介绍1.1、CNN与FCN的比较CNN: 在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后
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2024-07-09 20:05:28
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由于学艺不精（其实就是瞎鸡儿学），让这几个概念把我弄蒙了。神经网络、深度学习区别： 这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
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2024-04-08 22:19:52
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构建CNN网络需要注意问题数据预处理（均值，方差， 人脸归一化。。。）， 数据增强【放射变换、运动模糊、高斯滤波模糊类，增加噪声类， 色彩/饱和度/亮度调整类、 Flip类，Crop类】 这些都是根据实际的应用场景选择。 1.参数多少问题 [卷积核大小，通道数，卷积方式:conv / depthwiseconv / 空洞卷积 激活函数 PRelu]2.Flops计算量问题 【
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2024-08-08 11:47:25
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FCN备注：此文的FCN特指《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》论文中提出的结构，并非是广义的全卷机网络。一、介绍1.1 FCN关于图像分割算法，传统方法有很多（图像分割的历史），而全卷机神经网络（FCN，Fully Convolutional Network）是第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割任务当中，随后出现的
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2024-08-08 22:23:23
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编辑：LRS【导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA、微软发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。Visual Transformer（ViT）在计算机视觉界可以说是风头无两，完全不使用卷积神经网络（CN
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2024-05-17 09:30:06
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本文的论文来自： Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考：[1] Deep L
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2024-08-08 11:43:30
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摘要随着旨在解决现代算法加速工作负载的设备越来越多，就必须能够在高速接口之间和整个器件中有效地移动高带宽数据流。Achronix的Speedster®7t独立FPGA芯片可以通过集成全新的、高度创新的二维片上网络（2D NoC）来处理这些高带宽数据流。Achronix的FPGA中特有的2D NoC实现是一种创新，它与用可编程逻辑资源来实现2D NoC的传统方法相比，有哪些创新和价值呢？本白皮书讨论
前天闲着没事干，就写了写BMP图像处理，感觉大家还比较感兴趣。。所以现在没事，继续更新。。这次简单的写了灰度图像二值化。。这是什么概念呢？图像的二值化的基本原理 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图
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2021-11-04 16:40:19
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一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
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2024-05-20 06:45:42
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在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
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2024-08-12 12:14:11
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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1.前言 近年CVPR2018录用了很多person re-id相关论文，本着学习和总结的原则，来对目前行人重识别上最新的方法进行一个总结，由于本人水平有限，对于文章的理解可能存在不全面的地方，我尽可能的对方法进行的归类，在每个类别下面对相关文章进行简单介绍，也便于以后自己查阅。本文主要是对目前读到的三篇用GAN进行数据增强的文章进行介绍，分别是《Camera Style Adaptation f
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2024-09-29 12:43:26
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作者丨王云鹤导读到底CNN和Transformer哪个更好？当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的Swin Transformer。摘要近年来，Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注，随之也自然的产生了一个疑问：到底CNN和Tra
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2024-04-16 09:59:13
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目录R-CNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN三者对比总结1.R-CNN1.1 R-CNN的关键点1.2 R-CNN的整体框架2. Fast-RCNN2.1 Fast-RCNN的整体框架2.2 Fast-RCNN和RCNN的区别3. Faster-RCNN3.1 Faster-RCNN的整体框架3.2 Fast-RCNN和Faster-RCNN的区别 R-CNN、Fast-RCNN和
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2024-06-21 13:41:34
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CNN的计算过程： 很多书或论文也将MLP和CNN区别开来，但是实际MLP只是CNN的一个特例，也就是说MLP本身也是CNN，以下为简要的论述。 上图为CNN的计算过程，这里的输入为 3x3 的图片，卷积核大小也为 3x3 ，这里的stride为0，计算公式为 MLP的计算过程： MLP实际是1*1的卷积，n个卷积核就将原来的d维变为n维.下图为MLP的计算过程（为
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2024-05-07 23:33:35
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2. 读《Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications》-20192.1 基本概念图神经网络（GNNs）是通过图的节点之间的消息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种能够以任意深度表示其邻域信息的状态。基于图形卷积网络（GCN）、图形注意网络（GAT）、门控图形神经网络（GGNN）等图形神经
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2024-04-29 15:20:29
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前几个CNN检测的框架要求网络的图像输入为固定长宽，而SPP-Net在CNN结构中添加了一个实现图像金字塔功能的卷积层SPP层，用于在网络中实现多尺度卷积，由此对应多尺度输入，以此应对图像的缩放变换和仿射变换。 原文链接：Spatial ...
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2015-06-18 18:28:00
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由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此，来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景
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2024-08-11 09:09:26
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