MTCNN 级联卷积神经网络的理解Vlog2一、论文复现-样本生成网上对于MTCNN样本的选择，用的比较多的是Celeba和wider face，在看过两个数据集的标签后，果断偷懒选择Celeba数据集（因为标签文件比较简单，同时数据集中都是单个人脸的图片，对于数据的制作比较方便，但是Celeba数据集是存在着一些问题的，博主下面开始介绍）。观察样本-秀儿Celeba：celeba数据集标签框是偏
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2023-09-17 10:19:14
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MTCNN 级联卷积神经网络的理解Vlog1一、MTCNN用来干什么？MTCNN是一个检测框架，最初设计的时候，应用在多人脸检测，其实也可以广泛的使用在单类别多目标的场景下，但是应用的场景与其算法的设计有关，在某些场景下有一定的局限性。普通的人脸识别，主要包含以下几个步骤：（1）人脸检测 （2）人脸对齐 （3）特征提取 （4）特征对比人脸检测的模型也是有很多的，MTCNN只是其中之一。（2016年
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2023-10-26 12:19:13
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第一章 卷积神经网络问题1 简述卷积的基本操作，并分析其与全连接层的区别问题2 在卷积神经网络中，如何计算各层感受野的大小问题3 卷积层的输出尺寸、参数量和计算量问题1 简述分层卷积及其应用场景问题2 简述转置卷积的主要思想以及应用场景问题3 简述空洞卷积的设计思路问题4 可变形卷积旨在解决哪类问题AlexNetVggNetGoogleNet/Inception-v1ResNet问题1 批归一化
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2024-01-11 16:18:22
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MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构，三个网络并行训练，串行使用，这正好体现了MTCNN级联的思想。对于MTCNN整套流程来说，样本数据集制作及模型训练没有太大难度（毕竟论文已经把网络模型给出，照着写下来就行，当然，对于原
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2023-10-10 11:35:58
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内容列表：不用大脑做类比的快速简介单个神经元建模
生物动机和连接作为线性分类器的单个神经元常用的激活函数神经网络结构 译者注：下篇翻译起始处层组织前向传播计算例子表达能力设置层的数量和尺寸小节参考文献神经网络结构灵活地组织层将神经网络算法以神经元的形式图形化。神经网络被建模成神经元的集合，神经元之间以无环图的形式进行连接。也就是说，一些神经元的输出是另一些神经元的输入。在网络中是
扩散级联预测是理解信息在社交网络上传播的关键。大多数方法通常集中在单个级联中受感染用户的顺序或结构上，因此忽略了全局用户和级联的依赖性，限制了预测性能。而当前引入社交网络的策略只能获取到用户之间的社会同质性，不足以描述他们的偏好。为了解决上述问题，我们提出了一种新的信息扩散预测方法，名为记忆增强序列超图注意网络（MS-HGAT）。具体来说，在学习用户全局依赖方面，我们不仅利用他们的友谊
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2024-01-29 11:55:54
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1、卷积神经的由来1.1 引言 全连接层也称为稠密连接层(Dense Layer)，网络层的每个输出节点都与所有的输入节点相连接，用于提取所有输入节点的特征信息，这种稠密的连接方式全连接层参数量大、计算代价高。输出与输入的关系为： 全连接网络因参数量过大运算时所占计算机资料较大，为解决这个问题，提出了局部相关性。局部相关性，是基于距离的重要性分布假设特性，即只关注和自己距离较近的部分节点，而
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2023-12-25 11:40:16
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卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的，是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个节点的连接共享相同的一组参数。 一个典型的神经网络的结构是全连接的，即某一层的某个节点与上一层的
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2024-04-20 15:06:23
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介绍一般的神经网络是固定好拓扑结构，然后训练权重和阈值。级联相关神经网络是从一个小网络开始，自动训练和添加隐含单元，最终形成一个多层的结构。级联相关神经网络具有以下优点:学习速度快；自己决定神经元个数和深度；训练集变化之后还能保持原有的结构(这个是缺点还是优点)；不需要后向传播错误信号；后向传播算法运行缓慢的原因后向传播算法运行缓慢主要有两个原因：步长问题和目标移动问题。为了快速学习，我们通常希望
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2023-08-08 01:15:48
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全联接线性网络（由linear串联起来全联接层：任意两个节点间，每个输入节点都要参与到输出节点的计算上卷积神经网络卷积层作用：保留空间特征、空间结构、空间信息因为转化为线性结构的时候可能会拆散空间结构例如二维数组实际上是一位数组，二维数组虽然在同一列上相邻位置，但是在一维数组相隔一行的距离特征提取器（Feature Extraction）找到图像中的特征，分为卷积和下采样卷积（Convolutio
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2024-01-23 11:20:41
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前言随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络在图像分类、识别以及关键点定位上已得到广泛应用。目前在人体姿态、人脸识别等多方面的关键点定位算法已经取得大量成果，但是应用于多变性的图像背景以及姿态等依然面临很大的挑战，如服饰在类别、比例核外观上具有多变性，其关键点定位精度并不高。下文将在传统的残差核沙漏网络的基础上，介绍一种新的级联金字塔结构卷积神经网络，实现对关键点的定位进行精细调整。并通过实例剖析
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2023-12-12 13:00:11
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经元相互连接的计算模型。它是机器学习和深度学习领域的重要组成部分，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等任务中。人工神经网络种类繁多，包括前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等等。本文将介绍其中几种常见的人工神经网络，并提供相应的代码示例。
**1. 前馈神经网络（Feedforward Neu
原创
2023-09-10 07:00:30
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全连接神经网络级联多个变换来实现输入到输出的映射注意：非线性操作是不可以去掉 w2融合这多个模版的匹配结果来实现最终类别打分全联接神经网络的描述能力更强。因为调整 " 行数等于增加模板个数,分类器有机会学到两个不同方向的马的模板。线性可分——至少存在一个线性分界面能把两类样本没有错误的分开。两层全连接网络N层全连接神经网络——除输入层之外其他层的数量为N的网络 激活函数的重要性：去掉则又变成了一
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2024-04-07 22:39:26
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通俗讲解多层全连接前向网络的基本结构1 模拟神经元2 单层神经网络的分类器3 激活函数3.1 Sigmoid3.2 Tanh3.3 ReLU4.4 Leaky ReLU3.5 Maxout3.6 小结4 神经网络的结构5 模型的表示能力和容量参考资料 1 模拟神经元神经网络最开始是受到了模拟脑神经元的启发，但是现在已经发展成了机器学习中的一个重要算法。脑中的一个计算单元是一个简单的脑神经元，在人
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2023-11-26 08:05:21
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自监督学习（Self-Supervised Learning）在神经网络的训练中，良好的性能通常需要大量有标签的数据，但是收集带有手工标签的数据是非常昂贵的(例如ImageNet)，并且很难扩大规模。考虑到未标记数据(如免费文本，互联网上的所有图像)的数量远远超过人类管理的标记数据集的数量，不使用它们是一种浪费。然而，无监督学习并不容易，而且效率通常比监督学习低得多。如果我们可以为无标记的数据免费
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2024-01-11 06:25:47
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）用于图像识别，在CNN 中有卷积层（Convolution层）、池化层（Pooling层）和全连接层（fully-connected）, 随着网络深度的加深，高度和宽度会逐渐减小，信道的数量逐渐增加。常见的卷积神经网络有两种： （1）Input -> 卷积层 -> 池化层 -> 卷积层 ->
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2023-10-01 13:56:16
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5种经典卷积网络将要介绍的5种卷积网络如下：一：LetNet LetNet由Yann LeCun于1998年提出，是卷积网络的开篇之作。通过共享卷积核减少了网络的参数。在统计卷积神经网络层数时，一般只统计卷积计算层和全连接计算层，其余操作可以认为是卷积计算层的附属。 LeNet一共有5层网络，使用如下模型配置。模型概述输入为32x32x3的特征图，使用2层卷积网络，3层全连接。第一层卷积网络卷积核
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2024-01-12 14:42:44
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人工神经网络有40多种，其中比较著名的有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。 参考： http://wenku.baidu.com/link?url=oE3BXB1aXx6Cgmc45EkK-XPjkErNnKc3oAj5S...
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2013-11-11 17:37:00
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一.Cascade CNN的框架结构1.Cascade CNN的整体框架级联结构中有6个CNN，3个CNN用于人脸非人脸二分类，另外3个CNN是边界校正网络，用于人脸区域的边框校正。给定一幅图像，12-net密集扫描整幅图片，拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。2.12-net、24-ne
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2023-11-27 06:17:15
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人工神经网络是有一系列简单的单元相互紧密联系构成的，每个单元有一定数量的实数输入和唯一的实数输出。神经网络的一个重要的用途就是接受和处理传感器产生的复杂的输入并进行自适应性的学习，是一种模式匹配算法，通常用于解决分类和回归问题。 常用的人工神经网络算法包括：感知机神经网络（Perceptron Neural Nerwork）、反向传播网络（Back Propagation，BP）、HopFi
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2023-06-16 02:54:21
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