LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C
上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面的预备知识：神经网络基础（网络结构，前向/后向传播方式，激活函数等）；基础的最优化求解方法（梯度法，牛顿法等）；机器学习基础神经网络模型常用于处理有监督学习的问题，例如分类问题，CNN也不例外。模型需要一些有标注的数据进
在前面的文章 TensorFlow 训练 CNN 分类器 中我们已经学习了使用 TensorFlow 底层的函数来构建简单的 CNN 分类模型，但比较繁琐的是在定义 predict 函数时需要花费大量的代码先声明各层的权重和偏置，然后在搭建网络时还要不厌其烦的重复堆叠卷积、激活、池化等操作。本文介绍一种更方便构建神经网络模型的方法。一、tf.contrib.slim 构建
使用预训练模型和 openCV 以替代训练模型所需的大量训练数据和GPU。 如果我家的监控摄像头的照片可以告诉我后院的草变得越来越黄（受热压力），那么在炎热的夏天调整喷水灭火系统可能对我有用。如果一个模型可以量化照片中体育场内人物的百分比，我们就可以用它来估计售出的门票数量。人们可以通过比较整个时间的叶面积来使用照片监测植物生长。你可以通过本文回答上述问题。训练用于图像识别的深度学习神经
摘要：本文介绍将TensorFlow网络模型迁移到昇腾AI平台，并执行训练的全流程。然后以TensorFlow 1.15训练脚本为例，详细介绍了自动迁移、手工迁移以及模型训练的操作步骤。
作者：昇腾CANN当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的Python API进行开发的，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对Tens
参见 使用自己的数据集训练 R-CNNR-CNN的训练可分成下白四步: （1）在数据集上训练CNN 。R-CNN论文中使用的CNN网络是AlexNet，数据集为ImageNet 。 （2）在目标检测的数据集上，对训练好的CNN做微调。 （3）用Selective Search搜索候选区域，统一使用微调后的CNN对这些区域提取特征，并将提取到的特征存储起来。 （4）使用存储起来的特征，训练
google colab的使用、文件路径设置参见上一篇博客：深度学习笔记一：google colab使用入门+mnist数据集入门+Dense层预测本节笔记参考了Mike高的视频一个完整的cnn模型#CNN mnist
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from
在之前的文章中讲的AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet网络，它们都是传统卷积神经网络（都是使用的传统卷积层），缺点在于内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。MobileNet v1MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络
目录论文：模型架构：模型参数：模型搭建：应用：数据集：1、公开数据集2、自己的数据集训练：1、寻找可使用的GPU2、图像预处理3、找到训练集 4、将类索引写入json文件5、加载数据集 6、定义网络、训练设备、损失函数、优化器7、训练训练结果：预测： 编辑预测结果：数据可视化：论文：2012年才出现的AlexNet，在ImageNet LSVRC-2010比赛中实现了
前言我们前面分享了PCA,Fisher Face,LBPH三种传统的人脸识别算法，Dlib人脸检测算法。今天我们开始分享一下MTCNN算法，这个算法可以将人脸检测和特征点检测结合起来，并且MTCNN的级联结构对现代的人脸识别也产生了很大的影响。上篇为大家介绍MTCNN的算法原理和训练技巧，下篇为大家解析MTCNN算法的代码和进行demo演示。论文地址为：https://arxiv.o
CNN的网络结构： conv+relu–> conv+relu+pool–>conv+relu–> conv+relu+pool–>fc+relu–>fc 。# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Wed Mar 27 19:38:44 2019
@author: macheng
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from __future__ imp
这是一篇关于CNN入门知识的博客，基本手法是抄、删、改、查，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。
1.边界检测示例 假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。
卷积计算可以得
1.项目背景 深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习研究中的一个新的领域，源自人工神经网络， 其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释图像、声音、文本等数据。深度学习属于无监督学习，通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征或属性特征，以发现数据的分布式特征表示，学习更有用的特征，从而最终提高分类或预测的
pytorch实现CNN处理MNIST手写数据集 pytorch实现CNN处理MNIST手写数据集pytorch实现CNN处理MNIST手写数据集1、流程2、训练过程（1）先导入必要的包（2）计算标准差和方差（3）用mini batch的形式导入训练和测试数据（4)定义模型，损失函数、优化函数，学习率，动量等超参数等。（5)定义训练和测试函数（6）迭代进行训练3、全部代码 1、流程1、导入数据（t
从以下参数指标分别参与训练epoch：一个epoch参数表示为网络对整个数据集完成了一次训练。iteration:迭代次数。即在一个epoch中，分成iteration个小的数据批次即minibatch，进行训练。例如样本总数为N，每个minibatch的batchsize为n，则迭代次数=N/nbatchsize:每迭代一个数据批次batch，则相当于损失函数的值在优化空间中“下降”了一个步长。
一. 理解keras的配置+图片转换为矩阵在搭建自己的网络之前，我们首先看一下keras.json 这一个文件。1. 理解keras.json 文件keras.json 文件，打开它（如果找不到就在安装keras库里面搜索） 打开之后是这样的：{
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
在Tensorflow中，调用CNN训练的模型来预测图片类别，主要分为以下几步：1、加载训练后的模型saver = tf.train.import_meta_graph('./model/my-model-95.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./model/'))上述接口的参数都是训练好的模型存储后的文件，如下图所示：.
一、认识卷积神经网络输入层：将每个像素点代表一个特征节点输入进来卷积层：有多个滤波器组成池化层：将卷积结果降维全局平均池化层：对生成的特征数据（feature map）取全平均值输出层：需要分几类就有几个输出节点。输出节点的值代表预测概率卷积神经网络的主要组成部分是卷积层，它的作用是从图像的像素中分析出主要特征。在实际应用中，有多个卷积层通过深度和高度两个方向分析和提取图像的特征。通过较深（多通道
文章目录1 原始API1.1 卷积层1.1.1 命名空间与变量名1.1.2 权重变量的定义1.1.3 偏置项变量的定义1.1.4 卷积操作的定义1.1.5 加偏置操作的定义1.1.6 激活操作的定义1.2 池化层1.3 完整样例1.3.1 完整样例11.3.2 完整样例22 TensorFlow-Slim API（推荐使用）2.1 slim.conv2d()2.2 slim.max_pool2d
Faster R-CNN，可以大致分为两个部分，一个是RPN网络，另一个是Fast R-CNN网络，前者是一种候选框（proposal）的推荐算法，而后者则是在此基础上对框的位置和框内的物体的类别进行细致计算。 不管是RPN还是Fast R-CNN网络，其网络结构一部分来自于pre-trained model的卷积层（下文简称model），另一部分则是他们各自特有的结构（有卷积和FC，下文简称un
