卷积神经网络–CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包 含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。 常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、 DenseNet、MobileNet等。 CNN主要应用场景： 图像分类、图像分割 、 目标检测 、 自然语言处
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2023-10-08 14:26:30
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CNN (Convolutional Neural Network) 顾名思义，将卷积用在了网络结构中，本质还是利用卷积核提取二维数组（图片）中的特征信息。其运算过程如下图，蓝色部分为输入图片，绿色部分为卷积操作之后得到的特征图，蓝色边缘虚线部分是作的填充，使得卷积之后的特征图与原图大小相同。 CNN的鼻祖是1998年Yan LeCun首次提出的神经网络LeNet-5，后来20年间没有大的突破被传
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2024-05-31 10:31:00
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CNN卷积神经网络详解Why CNN局部感受野(local receptive fields)权值共享(Shared weights and biases)池化(Pooling)总的来看 Why CNN首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。我自己实验用两个hidden layer的D
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2024-04-26 15:26:27
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Brief 果然二维检测上的RCNN系列会出现在三维检测上，CVPR19年上有一篇Point RCNN的paper。在上个月（19年8月8日）这篇文章就被放上了arixv上，由港中文的贾佳亚教授实验室完成，下面看看具体是怎么做的。Abstruct该方法既采用了voxel表达，又结合了原始点云的形式，是一个two-stage的方法。第一个阶段采用voxel作为数据的输入，只采用几层轻量级的卷积操作，
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2024-09-14 13:02:53
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VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间，但是这个模型很有研究价值。
原创
2021-04-24 14:52:53
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本次我们基于线性回归的图像分类算法，采用的数据集合是CIFAR10，具体信息如下图所示。 参数化方法：线性回归如下图所示，我们将含有猫的图像数据设为x，这里的x是一个列向量，他总共有32×32×3个元素（是一个3072行1列的列向量），这里的3代表的是存储彩色图像所用到的自然光的三原色的值（注意自然光三原色指的是RGB，与颜料三原色不同）。而这里的W是某个参数（也可以理解为权重），向量x与参数W经
def get_model(X_input):#重新建立模型，与原来不一样的是这里inp是传入 n_classes = 5 # input_shape = (time_span, feature, 1)# X_input = Input(input_shape) #inp=Input(shape=(120,39))#原来的inp是函数里，传入可以三个公用#...
原创
2023-01-12 23:51:34
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残差网络出自论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》。 神经网络是否越深越好？ 从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果。
原创
2021-04-24 14:52:27
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本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献。论文传送门【google团队】[2014.09]inception v1: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf
[2015.02]inception v2: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf
[2015.12]inception v3: https://arxiv.org/
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2024-08-12 12:13:36
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LeNet-5首先，最为经典的就是LeNet-5，四层的神经网络结构，（2个卷积层和2个全连接层）有个需要注意的点是卷积完，会先进行池化再进行激活。由于池化和激活没有带参数进行运算，因此不算入神经网络结构。 1.采用sigmoid激活函数。 2.神经网络层数较少，称之为浅层神经网络结构。Alexnet近几年更新的神经网络的开端，2012的经典之作。八层的神经网络结构，五层的卷积和三层的全连接层。可
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2024-03-15 07:46:13
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VGG相关文献VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONKaren Simonyan∗ & Andrew Zisserman+http://arxiv.org/abs/1409.1556vgg是作者所在的课题组的缩写，visual geometry group，视觉几何学小组。通常有vgg16和vgg
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2024-05-30 09:52:20
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LeNetCNN的开山之作，是LeCun在98年解决手写是数字识别任务时提出的，从那时起CNN的基本架构就定下来了：卷积、池化、全连接层。网络结构如图 3.1 所示，最早的 LeNet 有 7 层网络，包括 3 个卷积层， 2 个池化层，2 个全连接层，其中输入图像的尺寸是 32x32。C1 层为卷积层，有 6 个 5*5 的卷积核，原始图像送入卷积层，因此生成了6 个（32-5+1） x（32-
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2024-08-12 11:47:32
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作者 | Justin ho一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolutionGroup convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。 Alexnet分组卷积的思想影响比较
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2024-09-14 13:11:29
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LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet，ResNeXt，DenseNet，Shake Shake，SeNet，MobileNet，ShuffleNet，DarkNetLeNet：最早用于数字识别的CNNAlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积ZF Net：2013IL
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2021-04-03 21:36:37
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经典CNN网络结构Le-Net5 网络结构def inference(input_tensor,train,regularizer): #第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。 #尺寸变化：32×32×1->28×28×6 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): conv...
原创
2021-07-15 11:31:26
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经典CNN网络结构Le-Net5 网络结构def inference(input_tensor,train,regularizer): #第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。 #尺寸变化：32×32×1->28×28×6 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): conv...
原创
2021-08-01 12:29:55
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在弄清楚InfoGAN之前，可以先理解一下变分推断目的以及在概率论中的应用与ELBO是什么，以及KL散度 。如果理解了变分推断，KL散度，ELBO，对于InfoGAN中的重要方法就可以很容易理解了。这里首先看一下简单的对数推导为方便对InfoGAN文中的公式的阅读：下面的笔记参阅：先记一下预备知识就当作复习了。条件熵公式推导:用另一个变量对原变量分类后, 原变量的不确定性就会减小, 不确
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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文章目录【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结1. AlexNet主要贡献1：Dropout主要贡献2：LRN2. VGG主要贡献1：小尺寸卷积层代替大尺寸卷积层网络缺点3.ResNet主要贡献1：提出了残差的概念网络总结 【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结 在论文阅读过程中，常常会遇到将提取特征后的特征图输入论文的网络结构中，而这些特征图大部分是通过现有实验的经典CNN结构得到
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2024-04-29 19:44:46
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文章目录一、对比二、AlexNet三、ZFNet四、VGGNet五、GoogLeNet1、Inception-v1模型2、Inception-v2模型3、Inception-v3模型4、Inception-v4模型5、GoogLeNet模型六、ResNet 一、对比二、AlexNet2012年ImageNet比赛分类任务的冠军，Top-5错误率为16.4%，让深度学习受到瞩目。该网络输入
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2024-08-08 22:23:00
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