作者：hjimce一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networ
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2024-07-02 23:00:25
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* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。* ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率（大概16%左右）。（在11年top5的错误率在25.8%左右）分类的四个里程碑１．AlexNet８layer 2012年Paper: ImageN
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2024-04-25 12:11:32
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-10-14 20:19:16
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-10-14 20:19:32
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基于CNN遥感图像分类+前后端交互 &n
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2024-05-27 14:31:19
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卷积神经网络与前面学的常规神经网络很相似，也有输入、权重、偏差、损失函数、激活函数、全连接层等概念，之前的一些小的技巧也仍然适用。与常规神经网络的对比卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs / ConvNets）明确的假设输入inputs为图像，这使得ConvNets需要前向传播更加高效的执行，同时要大幅度的减小网络中的参数数量。常规神经网络：接收一个输
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2024-04-07 11:58:23
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我们在上一讲中学习了 3 个图像分类中经典的卷积神经网络，今天我们要从实战的角度学习图像分类相关的知识。我们要做 2 件事：了解 AlexNet；搭建一个 AlexNet 的训练框架。让我们开始吧。AlexNetAlexNet 的提出可以说是具有里程碑的意义，在 ImageNet 分类比赛中它将 Top-5 的错误率降低到了 16.40，取得了巨大的进步。我们可以从下图中看到它的贡献： 图 1：历
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2024-03-20 07:54:42
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作者：chen_h 自从 Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 成为了 ImageNet 2012 冠军之后，CNN 已经变成了图像分割的标配。实际上，从那时起，CNN 已经在 ImageNet 挑战上面战胜了人类。虽然这些分类结果令人印象深刻，但是比真实的人类视觉理解还是要简单很多。在分类中，通常我们会把图像中一个单一对象作为分类
基本概念采用全卷积神经网络FCN去做图像分割，本质是将每个像素进行分类； 举例如下：输入三通道RGB图像: 3 * 512 * 512目标分为10类，则输出为10 * 512 * 512,表示每个像素的分类概率第一步: 利用16 * 3 * 3 * 3 卷积核，步长为1操作，输出为16 * 512 * 512; （即16次用3 * 3 * 3的卷积核对3 * 512 * 512 图像进行卷积操作）
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2024-07-29 21:11:57
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二、Nearest Neighbor分类器（k-Nearest Neighbor）作为课程介绍的第一个方法，我们来实现一个Nearest Neighbor分类器。虽然这个分类器和卷积神经网络没有任何关系，实际中也极少使用，但通过实现它，可以让读者对于解决图像分类问题的方法有个基本的认识。图像分类数据集：CIFAR-10。一个非常流行的图像分类数据集是CIFAR-10。这个数据集包含了60000张3
1.什么是图像，数字图像，数字图像处理？答：图像:是对客观事物的一种相似性、生动的写真或描述。:数字图像就是一种图形变换方式:数字图像处理是研究图像获取、显示、下载、传输、变换、理解、综合利用的一门学科。2.图像处理分为哪三个层次？答：图像处理可分为狭义处理、图像分析、图像理解。狭义的图像处理：即图像与图像间的处理如图像增强，图像压缩等内容，它处理对象是像素。图像分析：是对图像间的目标进行检测和测
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2024-02-19 12:37:57
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这一章主要分享预测的基本操作，并且先将前面分享的内容总结下，完整地实现CNN图像分类的实例require 'paths';
require 'nn'; ---Load TrainSet
paths.filep("/home/ubuntu64/cifar10torchsmall.zip");
trainset = torch.load('cifar10-train.t7');
testse
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2024-05-14 17:36:12
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本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能。通过将它们组合在一起，模型可以同时考虑输入数据的空间和时间特征，以更好地进行预测。本篇实战案例中包括->详细的参数讲解、数据集介绍、模型框架原理、训练你个人数
作者 | AIoys▌一、前言阅读本文的基础：我会认为你对BP神经网络有充分的了解，熟读过我上一篇文章，本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。上一篇笔记的传送门：《AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记》（编辑注：为方便大家阅读，此处添加的是人工智能头条此前发布的文章链接）▌二、用MLP做图像分类识别？在没有CNN以及更先进的神经网络的时代，朴素的想法是用多层感知机（MLP）做图片
卷积神经网络CNN CNN是一种至少包含一层卷积层的神经网络模型，卷积层的目的是将卷积核应用到图像张量的所有点上，并通过将卷积核在输入张量上滑动生成经过滤波处理的张量．简单的CNN架构通常会包含卷积层，池化层，非线性变换层，全连接层．通过这些层网络会被填充大量的信息，因此模型便可以进行复杂的模式匹配． 本文主要是通过TF1.5这个工具，展示CNN中各个层对图像信息的加工过程． 主要内容:
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2023-11-27 11:03:01
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这篇博客记录一下自己学习实践CNN的一些知识。可能东西会比较碎。关于CNN的基本原理，请参看《深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。》一、卷积操作和池化操作卷积操作和池化操作是CNN的核心操作。卷积操作在局部相关的数据中通过权重共享获得更好的表示，池化的基本作用是假设了图像的平移不变性，提高了网络的统计效率。我们尝试讨论以下2个问题：①在参数数量不变的前提
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2024-04-08 10:29:46
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CNN与FCN区别1 CNN从图像级别的分类 FCN像素级别的分类2 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，映射成固定长度的特征向量 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层3 FCN可以接受任意尺寸的输入图像CNN： 通常cnn网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featur
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2024-04-26 16:10:01
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一、卷积神经网络 – CNN，最擅长的就是图片的处理，它受到人类视觉神经系统的启发。目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高而CNN的出现解决了上述问题，即 「将复杂问题简化
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2024-04-29 11:49:42
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一、准备模型在这里，我们利用已经训练好的Googlenet进行物体图像的识别，进入Googlenet的GitHub地址，进入models文件夹，选择Googlenet 点击Googlenet的模型下载地址下载该模型到电脑中。模型结构在这里，我们利用之前讲到的网络模型绘制网站画出Googlenet的结构图如下：在这里，pad就是给图像补零，pad:2就是补两圈零的意思；LRN就是局部相应归一化，利用
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2024-05-16 10:50:41
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【新智元导读】微软和京东最近出了一个黑科技：说一句话就能生成图片！在这项研究中，研究人员提出了一种新的机器学习框架——ObjGAN，可以通过关注文本描述中最相关的单词和预先生成的语义布局(semantic layout)来合成显著对象。不会PS还想做图？可以的！近期，由纽约州立大学奥尔巴尼分校、微软研究院和京东AI研究院合作的一篇文章就可以实现这个需求：只需要输入一句话，就可以生成图片！
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2024-08-13 16:02:42
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