【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！
转载
2024-08-13 16:02:42
84阅读
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
转载
2024-04-26 16:10:01
72阅读
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
转载
2024-04-29 11:49:42
51阅读
FCN(Fully Convolutional Networks),U-Net(Biomedical Image Segmentation),Mask RCNN(Instan Segmentation by FCN Mask Layer)分析总结相关工作 我们知道，CNN有很出色的特征提取能力，避免了人工提取特征的局限性，这也意味着CNN有很好的分类性能，它解决了图像识别的一大难题。那这么强大的
转载
2024-03-22 16:00:46
44阅读
理解 CNN注意：下面提到的图像指位图 目录理解 CNNCNN人类的视觉原理几个关键层卷积层(fliter、kernel)池化层 (pooling)激活层(activate)全连接层(Linear)pytorch实现TextCNN卷积传播图解不同视角看CNN参考 CNN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。CNN的两大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数
转载
2024-05-06 15:27:27
79阅读
利用DCGAN-生成对抗网络和CNN-卷积神经网络对图像进行训练和分类总体流程步骤一、图像处理部分如下图，分别是由SAR卫星获取的极化SAR图像及其标签图 根据不同的颜色标签（红、绿、黄、白）可以将原图分为四个部分(下图只有三部分，白色区域图片没有展示) 对于图片中有效区域进行裁切分割，按照类型分别存储在不同的文件夹中作为训练数据。二、训练GAN网络生成模拟图像 每次运行该程序选择某一
转载
2024-08-08 10:43:48
49阅读
Pytorch中CNN图像处理学习代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。
转载
2024-06-03 10:17:28
94阅读
区域卷积神经网络R-CNN1、图像分割：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。（1）现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法、 基于区域的分割方法、 基于边缘的分割方法 基于特定理论的分割方法等。（2）按分割目的划分普通分割 将不同分属不同物体的像素区域分开。 如前景与后景分割开，狗的区域与猫的区域与背
转载
2024-05-31 10:17:20
76阅读
利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容：一维和二维的卷积运算卷积神经网络结构的构建使用Tensorflow构建深度卷积神经网络利用数据扩充技术提高模型泛化性能实现一个基于人脸图像的CNN分类器来预测个人性别from IPython.di
转载
2024-07-19 13:44:34
71阅读
测试的是Cifar10数据集，采用VGG模型的网络参数是[32, 'M', 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 256, 256],准确度大概在90.6左右1、将输入图片分割为左右两部分，分别进行卷积运算，最后全连接层再将两部分结合在一起，最后观察准确度。准确度大概在88.8左右。开始时分析，这样只是中间的部分信息没有进行融合，后面再去思考的时候发现是&n
转载
2023-10-19 06:42:48
139阅读
预训练模型的微调过程。
上一节中，我们利用了预训练的VGG网络卷积基，来简单的提取了图像的特征，并用这些特征作为输入，训练了一个小分类器。这种方法好处在于简单粗暴，特征提取部分的卷积基不需要训练。但缺点在于，一是别人的模型是针对具体的任务训练的，里面提取到的特征不一定适合自己的任务；二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练。因此，更为常用的一种方法是预
转载
2024-04-21 19:09:26
48阅读
CNN是convolutional neural network卷积神经网络。一般用来做图像处理，处理的过程如下图。
首先这个猫的图像会把像素点按照顺序录入为一个像素向量，有多少个像素点，这个向量就有多长。
第一层的时候可能会检测一些很基础的颜色或者线条。
第二层就可能检测由颜色和线条组成的图案。
第
转载
2024-03-17 14:06:47
55阅读
目录1，CNN与FCN的区别2，FCN的详细步骤3，FCN的训练过程4，总结 5，知识点补充5.1 为什么FCN输入图像的大小可以任意5.2 语义分割和实例分割的区别6，图像分割通用框架1，CNN与FCN的区别 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（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。一般的C
转载
2024-08-08 10:43:18
35阅读
文章目录前言一、将nii图像数据转成npy格式二、加载数据1.加载数据，Dataset.py:1.一些其他函数，utils.py:二、建模 model.py二、训练 train.py二、预测 predict.py总结 前言本文从数据预处理开始，基于LeNet搭建一个最简单的3D的CNN，计算医学图像分类常用指标AUC，ACC，Sep，Sen，并用5折交叉验证来提升预测指标，来实现3D的MRI图像
转载
2024-03-21 15:23:49
88阅读
热力图是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。主要有两种类型的可视化方法，利用GAP层，以及基于梯度传导的方法，具体可参考文档万字长文：特征可视化技术(CAM)https://mp.weixin
转载
2024-05-24 20:59:01
55阅读
第四次作业：CNN实战1.数据下载2.数据预处理完成数据下载之后，需要对数据进行一些预处理： 图片将被整理成 224 × 224 × 3 的大小，同时还将进行归一化处理。设置VGG的格式 同时加载图像的数据。将数据拆分为训练集和有效集； 顺便取一小部分数据用来做可视化。在把这几张图片打印出来看看效果：打印图片和对应结果：input_try是5张244x244x3（RGB三通道）的小图片； labl
转载
2024-04-08 10:36:15
77阅读
CNN图像识别_算法篇前言Keras1外层循环2中部循环3内部循环Matlab CNN ToolBox总结 前言CNN算法方面主要参考的的zh_JNU同学的工作和Deep-Learning-ToolBox-CNN-master的Matlab源码，然后也做了些修改和解读。Keras数据库是5钟分类的400张训练数据和100张测试数据，数据库网盘（提取码：f5ze）可能跟环境版本有关，我这边的预处理
转载
2024-03-28 11:00:00
98阅读
目的： 要求使用CNN来处理识别不同大小的彩色图像。 1. 分析问题使用卷积神经网络处理彩色图像会遇到两个挑战：1. 照片大小不同2. 颜色是彩色的 对于第一个问题，将所有处理照片都调整成相同大小 。 对于第二个问题：将照片分成3维数据， 长，宽，深度其中长与宽表示照片大小 ， 深度表示RGP颜色。 执行卷积过程  
转载
2024-05-28 14:09:54
150阅读
——CNN初识笔记CNN的由来及发展（包含图像识别的思路）刚接触CNN的时候，很懵。CNN？到底是什么？美国有线电视新闻网？哦，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）啊！为什么要叫这个名字，他又是怎么来的呢？先思考一个问题：如果给你一张图片，你是怎么去识别图片里的内容的？一般我们应该会用到两样东西吧，那就是记忆和经验，这些东西我们也可以称之为知识，也就是对于一个
转载
2024-05-11 13:39:23
53阅读
卷积神经网络——CNN目标识别和分类实现对图像的高准确率识别卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN 工作的顺序：一张图片经过卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层、全连接层最
转载
2023-10-12 14:39:56
31阅读
