看了很多书，也实战了，但是总想用通俗的语言来讲述一下CNN处理的过程，今天我有幸和大家分享一下。首先，卷积神经网络就是至少包含一层的神经网络，该层的功能是：计算输入f与可配置的卷积核g的卷积，生成输出。卷积的目的就是把卷积核应用到某个张量的所有点上，通过卷积核的滑动生成新的滤波后的张量。卷积的价值在于对输入降维能力，通过降维改变卷积核的跨度strides参数实现。设置跨度是调整输入张量维数的方法，
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2023-10-08 08:09:30
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一、卷积神经网络 – CNN，最擅长的就是图片的处理，它受到人类视觉神经系统的启发。目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高而CNN的出现解决了上述问题，即 「将复杂问题简化
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2024-04-29 11:49:42
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FCN(Fully Convolutional Networks),U-Net(Biomedical Image Segmentation),Mask RCNN(Instan Segmentation by FCN Mask Layer)分析总结相关工作 我们知道，CNN有很出色的特征提取能力，避免了人工提取特征的局限性，这也意味着CNN有很好的分类性能，它解决了图像识别的一大难题。那这么强大的
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2024-03-22 16:00:46
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Pytorch中CNN图像处理学习代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。
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2024-06-03 10:17:28
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预训练模型的微调过程。
上一节中，我们利用了预训练的VGG网络卷积基，来简单的提取了图像的特征，并用这些特征作为输入，训练了一个小分类器。这种方法好处在于简单粗暴，特征提取部分的卷积基不需要训练。但缺点在于，一是别人的模型是针对具体的任务训练的，里面提取到的特征不一定适合自己的任务；二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练。因此，更为常用的一种方法是预
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2024-04-21 19:09:26
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深度学习：OpenCV的blobFromImage如何工作深度学习中OpnenCV的blobFromImage是对输入图像做了什么呢？ &
一. 原理解读这个和上一篇教程一样，都是简单的图像分类，只是针对的数据集不同。鉴于是入门教程，再仔细写一遍分享一篇我觉得非常适合新手理解CNN的博文 MNIST数据集(训练集6万张，测试集1万张，每张灰度图28*28*1(单通道)，数字0-9对应标签值0-9)如下：二. pytorch版完整代码复现1. 全代码名称展示因为是最简单的一个手写体数据集，随便
原因：
cnn的高表达能力有过度适应的风险，所以提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。cnn的性能与训练样本的数量成对数关系，但如果没有足够的训练样本，具有许多参数的cnn会有过拟合的风险，因为会记住训练图像的细节特征，但这些特征不能被概括。数据增强通过多种方式增加图像的多样性，例如翻转，调整大小，随机裁减等，包括以下方法：
随机图像裁剪和修补（RICAP）：
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2024-06-29 07:15:55
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— 全文阅读5分钟 —在本文中，你将学习到以下内容：通过数据增强增加样本量调整图片大小便于网络训练前言图像识别的准备工作就是要对我们拿到手的样本图片进行预处理，具体就是数据增强和调整图片大小，这些准备工作都是为训练网络做准备。图片预处理一定要合理有效，符合机器学习的要求。数据增强(data augmentation)当我们拿到一套图片数据准备进行机器学习的时候，样本量往往不够多，因此需要对现有的图
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2024-03-23 10:09:09
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CNN网络进行图像识别简介第一步获取数据集展示前24张图片所有数据集除以255重构图像将数据分解为测试集、训练集、验证集开始构建卷积神经网络模型训练开始！测试集预测结果展示！！！！！感言: 简介**本文使用keras(2.1.4)----其他版本有坑. 网络框架搭建CNN网络，对cifar10数据集进行图像识别，cifar10是一种自带label的图像数据集，数据集种类十分丰富可以很好的检验网络
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2023-10-13 08:25:55
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文章目录前言一、什么是图像实例分割？二、什么是Mask R-CNN三、LabVIEW调用Mask R-CNN图像实例分割模型1、Mask R-CNN模型获取及转换2、LabVIEW调用 Mask R-CNN （mask rcnn.vi）3、LabVIEW调用 Mask R-CNN 实现实时图像分割（mask rcnn_camera.vi）四、Mask-RCNN训练自己的数据集（检测行人）1.准备
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2024-07-28 10:00:20
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1.什么是图像，数字图像，数字图像处理？答：图像:是对客观事物的一种相似性、生动的写真或描述。:数字图像就是一种图形变换方式:数字图像处理是研究图像获取、显示、下载、传输、变换、理解、综合利用的一门学科。2.图像处理分为哪三个层次？答：图像处理可分为狭义处理、图像分析、图像理解。狭义的图像处理：即图像与图像间的处理如图像增强，图像压缩等内容，它处理对象是像素。图像分析：是对图像间的目标进行检测和测
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2024-02-19 12:37:57
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卷积神经网络（CNN）一. ImageNet图像分类大赛（ILSVRC）二. 卷积神经网络结构三. 卷积神经网络举例：AlexNet 一. ImageNet图像分类大赛（ILSVRC）ImageNet是针对超过1500万个物品的高分辨率图像的数据集，大约有22,000个类别。图像是从网上收集的，并由人工使用Ama-s Mechanical Turk工具进行标记。2010-2017，作为Pasca
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2024-04-15 13:45:53
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一、介绍1、来源：故事1一个面积不变的长方形，底边被挤的窄窄的，高度被挤的高高
原创
2022-11-24 00:11:48
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测试的是Cifar10数据集，采用VGG模型的网络参数是[32, 'M', 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 256, 256],准确度大概在90.6左右1、将输入图片分割为左右两部分，分别进行卷积运算，最后全连接层再将两部分结合在一起，最后观察准确度。准确度大概在88.8左右。开始时分析，这样只是中间的部分信息没有进行融合，后面再去思考的时候发现是&n
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2023-10-19 06:42:48
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对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式： 1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X /= np.std(X
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2024-04-26 09:34:35
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?文本从如何识别出图片中的小女孩引入CNN，将其与FNN进行对比，并对CNN网络模型进行了详细的介绍。最后在自然语言处理和视觉领域进行实战。具体来说，使用CNN组合的四个经典模型对Mnist数据集进行图像分类，使用TextCNN对IMDB数据集进行文本分类?实验一：模拟CNN，并观察其输入、卷积层、输出的维度情况?实验二：图像分类--LeNet-5模型?实验三：图像分类--AlexNe
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2024-04-15 13:38:29
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Brief 概述在上一章中我们使用了 MNIST 手写数字数据集，套入一个非常简单的线性模型中，得到了大约 90% 左右的正确率，用意在于熟悉神经网络节点的架构和框架的使用方法，接下来这章将把前一章的数据集和方法全面提升一个档次，使用的是 CIFAR10 与 CNN 卷积神经网络的架构，同时也可以做为探讨深层神经网络如 VGG19，GoogleNet，与 ResNet 的敲门砖。CNN 卷积神经网
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2024-03-20 15:11:42
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1 打开Vivado工程Vivado工程文件如图：打开Vivado软件，打开工程，如图：自动升级到当前版本，如图：暂时选择现有开发板的型号，如图：出现一条警告性信息，暂时先不管，点击OK：可以看到完整的工程文件包含如下图：2 卷积层设计自顶而下分析卷积层的设计过程2.1 Multi Filter Layer图为该项目的一个卷积层，其中包含了多个卷积核(Filter)，模块的输入为图像矩阵和卷积核设
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2024-08-12 11:48:30
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Convolution:在了解convolution前，先认识下为什么要从全部连接网络发展到局部连接网络。在全局连接网络中，如果我们的图像很大，比如说为96*96，隐含层有要学习100个特征，则这时候把输入层的所有点都与隐含层节点连接，则需要学习10^6个参数，这样的话在使用BP算法时速度就明显慢了很多。所以后面就发展到了局部连接网络，也就是说每个隐含层的节点只与一部分连续的输入点连接。这样的好处
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2024-06-05 22:46:52
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