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
转载
2024-06-03 10:15:03
58阅读
1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
转载
2024-04-07 21:20:29
50阅读
卷积网络 2基础卷积函数的变体zero-pad如何训练数据类型卷积的高效关于数据类型nextVariants of the basic convolution functionzero-padhow to trainData typesEfficient convolution algorithmsmore information about data typesnext 卷积网络 (2)基础卷
转载
2024-04-15 15:03:46
71阅读
1. 动机(Motivation)Fast R-CNN是继R-CNN和SPPnet之后的又一篇目标检测的经典之作。首先文中分析了R-CNN和SPPnet的一些不足之处，包括多阶段训练、空间和时间消耗大等。所以本文就是对R-CNN和SPPnet做改进，然后提出了Fast R-CNN。2. 贡献(Contribution)新提出的Fast R-CNN模型解决了之前模型存在的问题，并使得模型具有以下的优
繁杂的样本难以抹去你的光芒我只希望我能够一睹你的模样——题记这诗让我憋了半个小时才憋出来……CNN各层通道数的设置CNN和DNN不同，每层不是一维的，而是三维的，有长宽厚三个维度。输入层（可以当做汇合层与下一卷积层连接）的通道数往往是3，分别保存RGB三色（如果是灰度图，通道数可以设为1，保存的颜色可以是RGB中的任意一个，反正它们都相等）。对于通道数为n前层，下一层卷积层的通道数为
转载
2024-03-16 00:21:06
94阅读
文章目录目录1.CNN学习2.Keras深度学习框架 目录1.CNN学习 卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构
转载
2024-03-29 14:18:10
118阅读
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
转载
2024-04-07 11:58:23
64阅读
目录CNN中输入Tensor滤波器运算感悟总结CNN中输入TensorCNN的输入形状通常为4，分别用一个字母代表每个轴上的长度，那么它的shape为：[B,C,H,W]我们从右往左看：对于H、W，我们应当能想到它是输入图像的长度与宽度，比如在fashion图像数据集里的图像数据为28*28、VGG-16神经网络所使用的图像大小224*224。C表示的颜色通道数，常见的RGB通道为3，而灰度图像的
转载
2024-04-17 14:18:17
53阅读
1、各层作用 输入层 输入层是整个神经网络的输入，一般代表的是图片的像素矩阵(一般为三维矩阵，即像素x像素x通道)卷积层 每一层卷积都会提取数据特征,再经过组合和抽象形成更高阶的特征。池化层 保留最显著的特征，提升模型的畸变容忍能力（平移不变性）。池化层可以非常有效地缩小图片的尺寸。从而减少最后全连接层的参数，在加快计算速度的同时也防止了过拟合的产生，提高了
转载
2023-10-08 08:27:04
88阅读
目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，输入输出个数可自行指定）归一
转载
2024-07-02 09:47:52
36阅读
@author：wepon本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于Python theano，代码来自：Convolutional Neural Networks (LeNet)。经详细注释的代码和原始代码：放在我的github地址上，可下载。一、CNN卷积神经网络原理简介要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CN
转载
2024-05-09 12:47:18
43阅读
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
转载
2024-05-08 23:21:07
83阅读
《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记 Day4卷积神经网络CNN1.整体结构CNN主要应用于图像识别，语音识别等场合。 之前介绍的神经网络可以称为全连接神经网络，Affine层后面跟着激活函数层，最后再经过Affine层和Softmax层输出最后的结果。 CNN是卷积层+激活函数层+池化层+···+Affine层+激活函数层+Affine层+Softmax层。靠近输出的层使用之前的Affine+
转载
2024-06-26 04:44:26
57阅读
1、首先介绍tf.nn.conv2d()函数, 其函数原型：conv2(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=None,
data_format=None,
name=None
)(1) input(输入)：类型为tf.float32或tf.float64。通常指需要做卷积的输入
转载
2024-04-11 14:19:07
186阅读
1.前言（1）神经网络的缺陷在神经网络一文中简单介绍了其原理，可以发现不同层之间是全连接的，当神经网络的深度、节点数变大，会导致过拟合、参数过多等问题。（2）计算机视觉（图像）背景通过抽取只依赖图像里小的子区域的局部特征，然后利用这些特征的信息就可以融合到后续处理阶段中，从而检测更高级的特征，最后产生图像整体的信息。距离较近的像素的相关性要远大于距离较远像素的相关性。对于图像的一个区域有用的局部
转载
2024-05-22 19:57:48
80阅读
这次讲一讲如何在keras中简单实现CNN对手写数字的识别.
首先在上一课的讲述中，图像现在是分RGB三个通过，以立方体的形式来检测和卷积的，一般一维的叫做向量vector，那么三维这个立方体矩阵就叫做tensor张量。
model2.add( Convolution2D(25,3,3,
转载
2024-05-08 17:32:16
52阅读
CNN Features off-the-shelf: an Astounding Baseline for Recognition 解读0 摘要最近的结果表明，卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。本文添加了许多证据，证明确实如此。我们针对不同识别任务进行了一系列实验，这些实验使用了OverFeat网络，经过训练后可以在ILSVRC13上进行图像分类。我们使用从OverFeat网络提取的特征作为
（一）目标检测概述 （二）目标检测算法之R-CNN （三）目标检测算法之SPPNet （四）目标检测算法之Fast R-CNN 写在最前面：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458，这是某知乎大佬关于我今天所写的超级棒的文章，放在最前面，完全可以不看我的文章去看这位大佬的。当然，大佬的文章深度和精度都很足，因此文章篇幅比较长
转载
2024-08-08 22:22:33
129阅读
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
转载
2024-03-15 13:50:37
60阅读
卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理以及
转载
2023-10-13 23:25:45
94阅读
