目录1 概述2 CNN3 R-CNN4 Fast R-CNN5 Faster R-CNN6 AlexNet7 ResNet8 Mask R-CNN9 YOLO10 SSD11 RetinaNet 卷积神经网络现在在图像识别领域中使用广泛，主要有最原始的 CNN网络，之后再 CNN网络上演化出 R-CNN网络，但是由于速度还不够快，于是出现了 RCNN的改进版 Fast R-CNN与更快的框架
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2023-12-18 23:07:08
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1 Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的cfg不同。因此无法用netron工具直接可视化的查看网络结构，造
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2023-12-18 23:07:48
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作者 | LucasCNN 扫盲：卷积神经网络解读及其 PyTorch 应用实现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。基本结构包括输入层、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer，也称为取样层)、全连接层及输出层。输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此
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2024-02-19 11:21:57
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深度学习 - 卷积神经网络 CNN层级结构数据输入层 Input Layer卷积计算层 Convolution Layer池化层 Pooling Layer全连接层 Full Connection Layer输出层 Output Layer 层级结构一般的卷积神经网络包括以下组成部分：数据输入层 Input Layer对数据做基本处理：① 去均值：全样本减去训练集的均值，中心 0 化 ② PCA
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2023-12-09 13:00:20
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讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像，实现图像的滤波，其方法包含以下几种，均值滤波，中值滤波，最大最小值滤波，关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这里–均值滤波：均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。
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2023-12-17 19:29:36
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1.为什么需要Normalization深度学习网络模型训练困难的原因是，cnn包含很多隐含层，每层参数都会随着训练而改变优化，所以隐层的输入分布总会变化，每个隐层都会面临covariate shift的问题。internal covariate shift（ICS）使得每层输入不再是独立同分布。这就造成，上一层数据需要适应新的输入分布，数据输入激活函数时，会落入饱和区，使得学习效率过低，甚至梯度
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2024-02-08 14:48:48
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目录Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising本文贡献网络架构损失函数mobilenet网络结构宽度因子和分辨率因子代码 Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising本文贡献提
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2023-11-09 01:01:18
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学习视频：鲁鹏-计算机视觉与深度学习同系列往期笔记：【学习笔记】计算机视觉与深度学习(1.线性分类器)【学习笔记】计算机视觉与深度学习(2.全连接神经网络)1 卷积 噪声点：该点的像素和周围像素点的差异很大，如图中左图的253。 通过以该点为中心的9个点的像素值取均值来替代该点原本的像素值。 加权的权值，我们通常存储在一个上面这样的模板当中，我们称这个模板为卷积核，也称滤波核。 下面的蓝色是输入的
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2023-11-27 09:47:19
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实验目的：1. 自己编程实现均值滤波器和中值滤波器2.对比两种滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去除效果实验总结：1. dX(i:i+(N-1)/2,j:j+(N-1)/2)=sum(sum( X(i:i+(N-1),j:j+(N-1)) ))/(N*N);dX(i:i+(N-1)/2,j:j+(N-1)/2) ------为左值，取的是一个点X(i:i+(N-1),j:j+(N-1
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2023-12-02 23:11:39
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卷积1、表达式卷积是一种数学算子。表达式为：以上是一维卷积，而在图像处理中，我们常用二维卷积。表达式为： （其中，g称为滤波器，一般为3*3矩阵）2、计算方法让滤波器g(x,y)左右上下翻转，得到g(-x,-y)，然后从左到右、从上到下扫过原始数据。**让滤波器的每行每列与原始数据对应的每行每列做乘积并求和。**得到的数即为卷积结果，将其放于一个新的表中。g(x,y)翻转的原因是为了满足在与“1”
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2023-11-27 09:54:53
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近年来，许多研究表明，深度神经网络(DNN)分类器可能会被对抗性示例所欺骗，这种对抗性示例是通过对原始样本引入一些扰动来设计的。据此，提出了一些强大的防御技术。然而，现有的防御技术往往需要修改目标模型或依赖于攻击的先验知识。在本文中，我们提出了一种直接的方法来检测对抗图像的例子，它可以直接部署到现成的DNN模型未经修改。我们把对图像的扰动看作是一种噪声，并引入标量量化和平滑空间滤波两种经典的图像处
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2023-11-29 16:24:52
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卷积&图像去噪&边缘提取图像去噪与卷积高斯卷积核图像噪声与中值滤波器卷积与边缘提取 图像去噪与卷积图像去噪 平均求和卷积核 先对模板进行180度翻转，然后再进行卷积卷积的定义 通过卷积将H转到R域卷积性质： 边界填充：zero padding镜像填充卷积操作后的图像要小于输入时的图像，通过边界填充，我们可以实现卷积前后图像的尺寸不变； 一种最常用的边界填充就是常数填充。单位脉冲卷
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2023-12-12 22:45:34
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⭕⭕ 目 录 ⭕⭕✳️ 一、引言✳️ 二、网络结构✳️ 三、实验结果✳️ 3.1 数据集与网络训练✳️ 3.2 卷积神经网络去噪实验✳️ 3.3 基于BM3D的对比实验✳️ 四、参考文献✳️ 五、Matlab代码获取 ✳️ 一、引言图像去噪在底层视觉中的重要性可以从多方面体现出来。首先，噪声在图像获取过程中是不可避免的，它会严重降低获取图像的视觉质量。在各种图像处理和计算机视觉任务中，从观测到的
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2023-05-23 18:05:14
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目录Background DnCNNFFDNetCBDNetSRMDTheory图片的噪声模型退化参数模型Dimensionality Stretching（维度拉伸）维度拉伸的实现细节SRMD网络结构Reference Background DnCNN使用了Batch Normalization和Residual Learning加速训练过程和提升去噪性
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2023-10-27 23:40:55
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计算机视觉与深度学习-04-图像去噪&卷积-北邮鲁鹏老师课程笔记本节总结卷积与图像去噪图像噪声噪声分类及产生原因脉冲噪声&椒盐噪声中值滤波器中值滤波 vs 均值滤波高斯噪声(Gaussian noise)瑞利噪声伽马噪声指数噪声均值噪声图像去噪算法空间滤波变换域滤波偏微分滤波变分法形态学噪声滤除器引例：平均卷积噪声处理卷积定义卷积性质叠加性平移不变性交换律结合律分配律与标量相乘卷
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2023-12-14 10:45:46
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一维卷积神经网络（1D-CNN）一维卷积常用在序列模型、自然语言处理领域；假设输入数据维度为8，filter维度为5；不加padding时，输出维度为4，如果filter的数量为16，那么输出数据的shape就是；二维卷积神经网络（2D-CNN）二维卷积常用在计算机视觉、图像处理领域（在视频的处理中，是对每一帧图像分别利用CNN来进行识别，没有考虑时间维度的信息）；假设原始图像 shape 为（其
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2023-10-05 20:02:41
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不同的神经网络可以实现给图像去噪、去水印、消除马赛克等等功能，但我们能否让一个模型完成上述所有事？事实证明 AI 确实有这样的能力。来自 Skoltech、Yandex 和牛津大学的学者们提出了一种可以满足所有大胆想法的神经网络。
事情是这样的：研究人员们让一个深度卷积网络去学习复制被破坏的图像（例如加入噪点的图像），随后竟发现这个网络可以自行先学会如何重建图像。该研究的
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2024-03-10 14:01:37
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该文章主要工作如下： 1.使用神经网络，直接在小波域内学习条纹噪声的特征，使之能够根据精确的和自适应的估计噪声的强弱和分布。 2.提出了一种directional regularizer（我在这里叫做定向正则化，是一个损失函数），能够避免模型产生不规则的条纹，以及将条纹噪声和图像中的细节更准确的分开。 3.利用小波分解将图像转换成四个小波子带。每个子带都代表着图像中的某一种特征。有利于提高计算效率
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2023-10-12 13:23:06
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总流程类似于帮助文档帮助文档图像回归 神经网络结构类似于Unet，由卷积、激活、池化、转置卷积、深度连接等layers组成 先准备好数据集，我上传在资源里，可下载 1.matlab自带的0-9手写数字，共10000张，为[28,28]单通道图像2.对应的对抗样本（加了干扰的图片）10000张（如何生成对抗样本可参照另一篇） 导入数据imds = imageDatastore('DigitDatas
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2023-08-08 16:27:57
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论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.02824原repo:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2NeighborPaddle复现Repo:https://github.com/txyugood/Neighbor2Neighbor_Paddle1.简介近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要
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2024-04-30 12:47:17
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