全卷积网络FCN
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2021-07-30 16:08:00
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语义分割是对图像中的每个像素分类。 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 。 与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过在 转置卷积（transposed convolution）实现的。 因此，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具
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2023-07-27 21:09:20
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CNN 全连接层与卷积层卷积和全连接关系 卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。 因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接什么是全连接层 全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到
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2023-07-13 17:20:44
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1. 简介 全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求
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2023-06-16 18:50:11
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目录卷积化上采样跳跃结构卷积化上采样跳跃结构 卷积化上采样跳跃结构论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(2015)参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80715481全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
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2024-01-11 20:16:48
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一、基本介绍 1.1历史背景 卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。 2014 年，加州大学伯克利分校的 Long 等人提出全卷积网络（FCN），这使得卷积神经网络无需全连接层即可进行密集的像素预测，CNN 从而得到普及。使用这种方法可生成任意大小的图像分割图，且该方法比图像块分类法要快上许多。之后，语义分割领域几乎所有先进方法都采用了
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2023-12-08 15:50:37
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深度学习之卷积神经网络（1）什么是卷积1. 全连接网络的问题2. 局部相关性3. 权值共享4. 卷积运算 1. 全连接网络的问题打平后为784节点的手写数字图片向量，中间三个隐藏层的节点数都是256，输出层的节点数是10，如图所示: 通过TensorFlow快速地搭建此网络模型，添加4个Dense层，并使用Squential容器封装为一个网络对象:import tensorflow as t
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2023-12-21 05:05:37
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全连接、局部连接、全卷积与局部卷积大多数神经网络中高层网络通常会采用全连接层(Global Connected Layer)，通过多对多的连接方式对特征进行全局汇总，可以有效地提取全局信息。但是全连接的方式需要大量的参数，是神经网络中最占资源的部分之一，因此就需要由局部连接(Local Connected Layer)，仅在局部区域范围内产生神经元连接，能够有效地减少参数量。 根据卷积操作的作用范
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2023-11-06 22:18:25
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卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。排在前面的较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学到图像的一些局部特征（如纹理特征），排在后面较深的卷积层采用较大的感知域，可以学到更加抽象的特征（如物体的大小、位置和方向等）。 全卷积神经网络（FCN）和卷积神经网络（CNN）的主要区别在于FCN将CNN末尾的全连接层转化成了卷积层。例如，经过卷积、池化后，图像的大小变为4（长）×4（宽）×512（通道
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2024-01-02 14:03:04
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前言本文为学习《深度学习》入门一书的学习笔记，详情请阅读原著一、整体结构卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合。CNN和之前介绍的神经网络一样，可以通过组装层来构建，但是，CNN中出现了卷积层（Convolution 层）和 池化层（Pooling层）。卷积层和池化层将在下一节讲述，先看看如何组装层以构建CNN。之
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2023-11-07 06:51:55
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U-Net在深度学习应用到计算机视觉领域之前，人们使用 TextonForest 和 随机森林分类器进行语义分割。卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。语义分割任务最初流行的深度学习方法是图像块分类（patch classification），即利用像素周围的图像块对每一个像素进行独立的分类。使用图像块分类的主要原因是分类网络通常是全连接层（ful
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2024-01-10 13:48:29
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卷积神经网络简介 目前卷积神经网络的应用非常广泛，主要应用于图像识别、自然语言处理等人工智能领域，它的突出表现让人觉得非常神奇又有趣。因此，就学习一下卷积神经网络，拓宽已有的知识面，充实现有的技能库。 下面的内容都是看书笔记，参考书是郑泽宇等著的《TensorFlow实战Google深度学习框架
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2023-10-24 10:18:21
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文章目录1. 综述简介核心思想2. FCN网络2.1 网络结构2.2 上采样 Upsampling2.3 跳级结构3 FCN训练4. 其它4.1 FCN与CNN4.2 FCN的不足4.3 答疑【参考】 1. 综述简介全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks
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2023-10-13 00:15:39
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全卷积神经网络通常用来实现图像分割的功能，下面以U-net为例来说明其是如何实现的：上采样：上采样又称之为编码阶段，可以看到整个网络结构并不复杂，这里以二维图像为例，输入图像的维度是572*572，先进行两次3*3*64的卷积，由于未补0，所以每卷积一次，得到的每个feature map的长宽均会减2，紧接着对其进行2*2的池化处理，feature map大小减半，变为284*284*64，接下来
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2023-10-12 13:29:33
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卷积神经网络是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。一、卷积神经网络简介卷积神经网络的结构：卷积层、池化层、全连接层。全连接层通常作为网络的最后几层，其中的每个神经元都与上层中的所有神经元相连，所以称之为全连接层。全连接层之前是若干对卷积层与池化层，卷积层与池化层一一对应，且卷积层在前，池化层在后。本质上卷积层与池
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2023-09-09 20:27:54
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全卷积网络（FCN）1.全卷积神经网络介绍FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每
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2023-12-01 08:42:43
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全卷积网络是语义分割的开创性工作，然而，FCN的感受野有限，不能有效捕捉语义分割所需要的全局上下文信息，因此FCN被后来的方法打败，比如增加不同size的滤波器来获得多尺度感受野，然而这势必增加参数数量。不同于空洞卷积（扩大感受野，并且不引入额外参数），作者提出全局感受野卷积（GRC，global receptive convolution），GRC直接提供了全局感受野，并且不引入额外参数。通过内
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2024-06-03 10:12:14
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Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作 文章目录Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作一、学习部分二、代码部分1.引入库2.读入数据3.完整代码三、运行结果总结 一、学习部分记录笔者学习Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作二、代码部分1.引入库代码如下：import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-17 14:57:22
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1 全接连神经网络 神经网络模型：图1 全连接神经网络 图1展示了全连接神经网络的结构，其中输入为含有个元素的向量。全连接神经网络在计算的过程的更多的是关注一维向量间的关系。当对图像或者二维数据进行处理时，需要将二维数据展开成一维数据，在展开的过程容易丢失数据间的信息，使得网络的性能下降。为此需要一种能够对二维数据进行处理的神经网络结构。2 卷积神经网络 在对图像数据处理时，因为图
原创
2021-03-23 20:00:19
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理解1：卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。理解2：从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不同的“候选人”（卷积核）。池化层（仅指最大池化）起着类似于“合票”的作用，不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好。全连接相当于是“代表
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2023-11-20 09:03:55
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