背景在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以
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2024-04-07 10:48:39
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前言：主要学习了源码并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~1 BackBone"""
在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积
原ResNet50：
Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3--
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2024-04-08 12:52:50
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文章目录1.代码地址2.ResNet50和ResNet101文件下载3.VOC2012数据集的下载4.文件结构5.首先测试一张图片6.训练VOC2012数据集7.Google Colab进行训练（1）准备好Google账号（2）上传数据集和代码到云盘硬件上（3）打开Colab官网（4）新建笔记本.ipynb和命名（5）更换运行时类型（CPU->GPU）（6）连接云盘硬件（7）解压数据集（8
摘要： 一般情况下，我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络，如果资源升级，可以将模型结构放大以获取更好精度。我们系统地研究模型缩放并验证网络深度，宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现。基于此思路，提出了一种新的缩放方法：利用复合系数来统一缩放模型的所有维度，达到精度最高效率最高。复合系数有：w卷积核大小，d神经网络深度，r分辨率
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2024-04-01 17:49:24
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方法概括 R-FCN解决问题——目标检测整个R-FCN的结构一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN（Faster RCNN来的）,一个position sensitive的prediction层，最后的ROI pooling+投票的决策层R-FCN的idea出发点（关键思想）分类需要特征具有平移不变性，检测则要求对目标的平移做出准确响应。现在的大部分CNN在分类上可以做的很
在下面的结构图中，每一个inception模块中都有一个1∗11∗1的没有激活层的卷积层，用来扩展通道数，从而补偿因为inception模块导致的维度约间。其中Inception-ResNet-V1的结果与Inception v3相当；Inception-ResNet-V1与Inception v4结果差不多，不过实际过程中Inception v4会明显慢于Inception-ResNet-v2，
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2024-06-08 21:30:53
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本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译，使读者能够对论文的结构有个大概的了解（包括解决的问题是什么，提出了哪些方案，得到了什么结果）。然后，给出了几篇博文的连接，对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明。最后给出了FCN代码的详解（待更新）。Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络摘要然后，我们
目录理论 代码 理论 CNN的平移不变性是什么？
基础的卷积、池化这些操作是满足平移不变性的，但是到cnn网络当中它不再符合这样的一个特性，这里上采用部分省略掉了，后面是紧跟着上采样才能还原图片尺寸的。1x1的卷积核在这里说为了减小通道数量，减小运输的数据量，李沐老师有在资料里面说过，在训练代码里面给出链接。 【Cors
解析： FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层 1、FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：
- 像素区
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2024-03-19 10:14:45
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文章目录1.FCN概述2.FCN的优缺点2.1优点2.2缺点3.FCN主要亮点3.1 全卷积化3.2 反卷积/上采样3.3 跃层结构参考 1.FCN概述CNN对图片分类任务有很好的处理方法，有很多人认为CNN能够处理图像的一切问题。但是最早震惊大家的是AlexNet对图片分类错误率大大降低。 FCN并不能单纯算作一种模型，可以算作是一种策略，最重要的就是拿卷积层代替分类模型的全连接层，所以才叫做
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2024-10-25 13:08:42
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神经网络全连接神经网络训练全连接神经网络预测基本卷积神经网络 全连接神经网络训练import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
from matplotlib import pyplot as plt
# 将打印项目全部不以省略号的形式输出
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
# 下载数据集
mn
FCN 的全称是Fully Convolutional Networks，即全卷积网络。通常的CNN是在若干个卷积层之连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度的特征向量。例如，AlexNet就是五个卷积层后面连接三个全连接层，它在Imagenet数据集上的输出就是一个1000维的向量，表示图像属于每一类的概率（通过softmax产生最后的预测）。 &nbs
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2024-04-06 09:30:09
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1.FCN FCN，Fully Convolutional Network的缩写，中文名叫全卷积神经网络，它是语义分割算法的一个基本模型。所谓语义分割就是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分。 一般的CNN模型就是先用若干个卷积层和池化层组合连接在一起，然后再连接若干个全连接层，最后就是softmax层，这种CNN模型一般用于图像的分类。而FCN与这种模
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2024-03-06 17:29:40
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一．Introduction 全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分
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2024-04-10 07:47:53
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1.1、CNN与FCN的比较参考博客CNN: 在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后会连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。一般的CNN结构适用于图像级别的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到输入图像的分类的概率，如ALexNet网络最后输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率。如下图所示： 在CNN中, 猫的图片输入到
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2024-03-29 19:56:50
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resnet前言一、resnet二、resnet网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四、resnet深层对比 前言随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优化，但是在VGG网络研究过程中，人们发现
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2023-07-17 13:41:54
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gensimIntroductionGensim是一个用于从文档中自动提取语义主题的Python库，足够智能，堪比无痛人流。 Gensim可以处理原生，非结构化的数值化文本(纯文本)。Gensim里面的算法，比如Latent Semantic Analysis(潜在语义分析LSA)，Latent Dirichlet Allocation，Random Projections，通过在语料库的训练下检
Resnet看相关的文章都比较容易理解，本文主要转自两篇对该内容有较为全面解释和理解的文章。1. 引言网络的深度为什么重要？因为CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。为什么不能简单地增加网络层数？对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆
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2024-04-29 20:48:12
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ResNet神经网络随着深度加深，会产生很多问题，比如梯度消失和梯度爆炸，可能还会使网络恶化性能变差，所以有时深层次的网络效果反而没有浅层网络好。深层次的网络按理说应该可以学会浅层+恒等映射的形式，这样也能达到浅层的效果，但是由于网络degradation的问题，这并不成立，也就是说，深层次网络解的集合没有包含浅层解。为了解决这一问题，Residual就被提出了。Residual 模块 从上图中可
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2024-04-22 19:14:17
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目录前言一、背景介绍二、模型复合缩放（Compound scaling） 前言EfficientNet真的超级强大，让我们一起来耐心学习它吧！ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf一、背景介绍EfficientNet是Google在2019年5月提出的网络，在当时表现SOTA，超级强，该论文提出了一种多维度混合的模型放缩方法。compound sca
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2024-08-21 10:38:53
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