ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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Fully Convolutional Network，FCN语义分割是对图像中的每个像素进行分类，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即为该位置对应像素的类别预测FCN 采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换，区别于图像分类和目标检测中的卷积神经网络，全连接卷积神经网络通过引入转置卷积将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸工作原理它用转置卷积层来替换
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2023-07-26 12:44:22
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前言参考FCN论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation FCN作为图像语义分割的先河，实现像素级别的分类（即end to end，pixel-wise），为后续使用CNN作为基础的图像语义分割模型提供重要基础。作者在阅读FCN论文时，遇到不少困难，同时FCN没有多少中文资料（更多是英语翻译），所以作者尽量用浅白的方式讲述F
目录FCN全卷积神经网络实现过程全卷积反卷积FCN的三点创新codeFCN全卷积神经网络 FCN为深度学习在语义分割领域的开山之作，提出使用卷积层代替CNN中的全连接操作，生成热力图heat map而不是类别。实现过程图1 FCN网络结构
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2023-08-18 16:20:24
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第3.1章 卷积神经网络CNN-不同层的作用一、Convolution(CONV)二、Pooling(POOL)三、Fully Connected(FC)四、Activation Function五、Batch Normalization(BN) 【详见】卷积网络中三种类型的层一、Convolution(CONV)作用： 通过卷积层中卷积核运算，提取卷积核希望提取的特征。二、Pooling(PO
参数共享参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。多核一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤，因为一个核的参数是固定的，其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事物，必须要从多个角度分析事物，这样才能尽可能地避免对该事物产生偏见。我们也需要多个卷积核对输入图像进行卷积。二、卷积神经网络中的参数计算举例1：比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个fi
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2023-07-17 13:40:19
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目录一、CNN & FCNCNNFCN1 . FCN上采样理论讲解2. FCN具体实现过程二、卷积卷积分类padding & stride 多通道 一、CNN & FCNCNN卷积神经网络 ： 卷积层conv、池化层pool、全连接层fc 交叉堆叠而成的前馈神经网络。三个结构： 局部连接、权重共享、
pytorch学习笔记（十六）————卷积神经网络目录发展背景和基本概念CNN的引入感受野参数共享CNN架构卷积层----CONV什么是卷积？经典卷积核举例卷积层的操作池化层----POOL 目录发展背景和基本概念卷积神经网络是目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一，在图像分析和处理领域取得了众多突破性的进展，在学术界常用的标准图像标注集ImageNet上，基于卷积神经网络取得了很多
全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。全卷积网络通过转置卷积，将中间层输出特征图的高宽转化为原始图像的高宽，实现了输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系，通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。8.1
一.概述FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map。因为FCN网络中所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用了三种技术：卷积化（Convolutional）上采样（Upsample）跳跃结构（Skip Layer）二.网络结构FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图
一、基础知识（一） filter: padding:在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。padding会影响输出图像大小。 stride(卷积步长)：卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离 input: n*n, filter: f*f, stride: s, padding: p output:, ⌊ ⌋表示向下取整 单层卷积网络：
神经网络学习小记录47——ShuffleNetV2模型的复现详解学习前言什么是ShuffleNetV2ShuffleNetV21、所用模块2、网络整体结构网络实现代码 学习前言据说ShuffleNetV2比Mobilenet还要厉害，我决定好好学一下。什么是ShuffleNetV2这篇是ECCV2018关于轻量级模型的文章。目前大部分的轻量级模型在对比模型速度时用的指标是FLOPs，这个指标主要
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2023-07-17 13:40:29
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 复现轻量化神经网络 ShuffleNetV2。为了能将神经网络模型用于移动端（手机）和终端（安防监控、无人驾驶）的实时计算，通常这些设备计算能力有限，因此我们需要减少模型参数量、减小计算量、更少的内存访问量、更少的能耗。MobileNet、ShuffleNet 等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，牺牲少量准确率换取更快的运算
线性层中Linear函数可以将输入的样本大小，输出成我们需要的大小，在构建神经网络是经常会使用到，torch.flatten()，可以将数据展成一维的，相比较reshape函数，使用更加方便。但总的来说torch.flatten()的功能还是比较单调，reshape功能更加强大。目录一、Linear函数的官方文档二、实例练习1.使用reshape函数2.使用flatten函数2.1 to
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2023-07-17 21:18:09
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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5 卷积神经网络卷积神经网络CNN，是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。 目前，卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络结构上的局部连接、权重共享和汇聚的特性，使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。和前馈神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。 卷积神经网络主要使用在图像分类、人脸识别、物体识
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2023-08-20 20:25:40
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