本文是论文《Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images》的阅读笔记。一、相关工作根据网络的结构，现在变化检测的模型主要有三类，一是基于孪生神经网络的，二是基于伪孪生神经网络的，三是基于两通道的，孪生神经网络的两个分支是共享参数的，而伪孪生神经网络的两个分支是不共享参数的
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2023-12-06 22:25:39
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文章目录1. 全连接神经网络的问题2. 利用“感受野”看图片的局部3. 神经元的参数共享4. 对CNN的总结5. CNN的应用 1. 全连接神经网络的问题图像识别问题本质上就是分类问题，比如我们要区分猫和狗，那么我们就需要构建一个模型，将照片丢进去后，模型能输出猫或者狗的概率有多大。在做图像识别时首要的就是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前面讲到了前向全连接网络，我们可以尝试用前向全
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2023-08-07 09:01:47
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神经网络基本组成（以一个30_*30_*2的图片举例子）卷积层 卷积层：特征提取。刚刚开始我就不理解为啥卷积层光靠几行代码就能提取特征？后来通过阅读网上相关文献才得知，卷积层，甚至是整个神经网络其实就是就是一个人的思考过程，我们的大脑在观察一张图片的时候，由于能力有限，有些时候会不会“放眼看全部”，而是“一部分一部分地去看”，也就是“局部观察”，然后提取出每个“局部中比较有价值的线索”，然后将所有
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2022-09-12 03:48:00
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机器学习神经网络特征提取方法有哪些神经网络需要特征提取吗关于卷积神经网络对一维信号的特征提取问题你好，对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算，实际上都是通过卷积来实现的。下面是一个matlab的实现：functionr=my_conv(a,b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1,m+n-1);fork=1:mc=a(k)*b;d=r(1,k:k+n-1)
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2023-08-10 18:08:15
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深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。特征的概念特征在字面意思上的解释是对于人或事物可供识别的特殊的象
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2023-08-10 14:50:26
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Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking最近在读一些visual tracking方向的论文，准备以翻（耗）译（时）的方式总结一下。 传送门openaccess.thecvf.com
摘要孪生网络在视觉跟踪中的兼有准确度和速度的优势因此近期被广泛关注。然而孪生网络结构中的骨干网络（例如AlexNet）却很浅
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2023-12-06 21:09:29
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前言？因为毕设是关于深度学习的，于是从年初开始就断断续续的接触了许多相关的知识。不过到现在也没几个月的时间，还是一个萌萌萌萌萌萌萌新~~写点博客记录一下遇到的并且以后可能会忘记的问题，估计在大佬们看来应该只是非常熟悉的东西了。想到啥写啥，就不弄目录了；如果其中有什么错误，欢迎指出！在学习卷积神经网络时，我还顺便了解了一些图像特征提取的知识。这些特征，我们都可以用 opencv
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2024-04-21 12:29:08
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图像特征传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。卷积神经网络为什么能提取到图像特征，其关键在于卷积神经网络有两种不同类型的层-卷积
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2024-02-26 19:21:17
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能不能给出一个目标图像，使用神经网络自动提取出它的特征码呢？如果可以，那么我们就可以方便地对这些图像进行编辑，创造出各种各样“酷炫”的风格人像。这个工作可以分为两步：（1）先利用StyleGAN生成的特征码和生成的人脸图像训练一个网络，把人脸图像作为输入，把特征码作为输出，理论上可以得到一个StyleGAN的逆向网络模型，如果训练成功的话，这个模型可以自动将人脸图像转换为特征码； （2）利用真实人
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2023-10-19 05:36:16
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Dense和Conv2D根本区别在于，Dense层从输入空间中学到的是全局模式，比如对于MNIST数字来说，全局模式就是涉及所有像素的模式。而Conv2D学到的是局部模式（local pattern），同样以MNIST为例，Conv2D学到的是在输入图像的小窗口中发现的模式（pattern）。这个重要特性使卷积神经网络具有两个有趣的性质：1. 卷积神经网络学到的模式具有平移不变性。卷积神经网络在图
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2023-11-11 06:27:05
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1、机器学习神经网络特征提取方法有哪些这个得看你要解决什么问题了啊~是语音还是图像还是什么别的。一般图像中，或者语音转成语谱图之后，cnn可以替代特征提取。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、 人工神经网络与专题信息提取结合的方法单一的神经网络仍存在如F主要问题：（1）训练样本选择的适当与否对网络的训练至关重要，样本选择的适量将大大提高分类精度，减少训练时间提取神经网络方法。但是，训练样本的选择必须对
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2023-07-10 21:07:11
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上图是一个典型的卷积神经网络，主要由卷积层、全连接层构成。卷积层主要包括特征提取、池化,下面也将进行介绍。我们知道计算机对颜色没有任何感知能力，任何图片在计算机看来都是一些数字，如下图所示。各种彩色的图片也是有RGB三种颜色不同的比例调和而成。他们本质上都是些数值矩阵（map data）。灰度图片只有一个map data。而彩色图片相对麻烦些，需要分解成R、G、B三个通道的map data，进行特
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2023-11-24 22:57:56
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文章目录卷积神经网络提取的通用特征一、研究问题二、方法简介总结 卷积神经网络提取的通用特征最近的结果表明，卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。这篇文章添加了许多实验证明，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。文章使用从OverFeat网络提取的特征作为通用图像表示来处理图像分类，场景识别，细粒度识别，属性检测和图像
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2023-10-26 11:24:41
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R-CNN算法学习（步骤二：特征提取）写完步骤一（候选区域生成），现在来做步骤二，也就是特征提取，话不多说，请看正文！ CNN特征提取：1.算法实现a、网络结构设计阶段 网络架构两个可选方案：经典的Alexne（精度为58.5%）VGG16（精度为66%）VGG模型特点是：选择比较小的卷积核、跨步较小，该网络的精度高，但计算量是Alexnet的7倍为了简单起见，就直接选用Alexnet进行讲解：A
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2023-10-12 10:48:40
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目标是对UCI的手写数字数据集进行识别，样本数量大约是1600个。图片大小为16x16。要求必须使用SVM作为二分类的分类器。 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征，主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右，只要对tensorflow有一点了解就可以看懂。在最后会有完整的源代码、处理后数据的分享链接。转载请保留原文链接，谢谢。UCI手写数字的数据集源数据下载：
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2023-10-16 00:02:19
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11.2.1 卷积运算因为运算能力受到了限制，所以只有运算量小的方法才有可能提取图像的 特征。仔细思考我们会发现，图像特征的表现有一个很显然的特点，就是在 图像中特征边缘的像素点的颜色通常都是变化较大的 。实际上我们没有必要 扫描整幅图像来学习特征，只需要找到这些边缘变化大的地方就能够发现物体 的特征。于是我们从数学领域寻找有没有合适的方法能够帮助我们表达像素变 化较大的边缘，如果能找到这样的方法
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2023-10-16 00:01:30
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如何通过人工神经网络实现图像识别？图像识别是指让计算机能够自动地识别图像中的物体、场景或者特征的技术。人工神经网络是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学模型，它由大量的简单处理单元（神经元）相互连接而成，能够通过学习从数据中提取复杂的特征和规律。人工神经网络实现图像识别的基本步骤如下：1. 数据预处理。这一步是为了将原始的图像数据转换为适合输入神经网络的格式，例如调整图像的大小、颜色、对比度等，
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2023-09-08 23:35:26
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卷积神经网络的基本思想卷积神经网络的基本结构卷积神经网络是一种多层的、前馈型网络。从结构上，可以分为特征提取阶段和分类识别阶段。 在特征提取阶段，通常由多个特征层堆叠而成，每个特征层又由卷积层和池化层组成。 处于网络前端的特征层，用来捕捉图像局部细节信息，而后面的特征层则用来捕捉图像中更加抽象的信息。在分类识别阶段，通常是一个简单的分类器，例如全连接网络或支持向量机，它接收最后一个特征层的输出，完
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2023-06-20 19:45:57
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LeNet1、LeNet（LeNet-5）简介1.1 网络结构1.2网络实现2.模型训练2.1MNIST数据集2.2数据迭代器2.3训练器2.3.1初始化权重2.3.2统计网络预测正确数字的个数2.3.3训练器3.训练模型4.总结 1989年，Yann LeCun提出了LeNet模型，1994年，发布了LeNet-5模型。后来LeNet网络模型被广泛应用于银行的ATM取款机中，识别支票的数字。1
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2023-09-23 13:46:16
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众所周知，卷积神经网络是深度学习中非常有代表性的学习领域，而深度学习又是机器学习的主要分支，因此卷积神经网络就是用来让机器学习的过程途径，而机器要学的就是图像中的特征，“卷积”就是用来提取特征的。 在卷积神经网络面前，所有图像都是矩阵，矩阵中就是一个个的像素，这些像素组成了我们肉眼看到的图像。最经典的CNN便是Let-5网络卷积过程有三个重要的概念需要知道：局部感知、参数共享、池化局部感知： 即网
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2023-09-29 09:43:24
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