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五種CNN模型的尺寸，計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量對(duì)比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個(gè)圖像競(jìng)賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.6萬(wàn) 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本計(jì)算原理

在上面的邊緣，從左到右像素檢測(cè)的次數(shù)分別為1、2、3、2、1，可見(jiàn)角落邊緣只被檢測(cè)了一次，而中間可以被檢測(cè)多次，這就會(huì)導(dǎo)致邊角信息丟失。解決的辦法是加入...

2018-06-08 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 3.6萬(wàn) 0

用AlexNet對(duì)cifar-10數(shù)據(jù)進(jìn)行分類

AlexNet在圖像分類中是一個(gè)比較重要的網(wǎng)絡(luò)，在學(xué)習(xí)的過(guò)程中不僅要學(xué)會(huì)寫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，知道每一層的結(jié)構(gòu)，更重要的是得知道為什么要這樣設(shè)計(jì)，這樣設(shè)計(jì)有什么好處。

2018-06-06 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)CNNTensorflow 2.1萬(wàn) 0

CNN是怎么幫助進(jìn)行圖像分類的

但計(jì)算機(jī)不同。我們把圖像輸入計(jì)算機(jī)后，它“看”到的其實(shí)是一組像素值。這些像素值的數(shù)量會(huì)根據(jù)圖像的大小和分辨率發(fā)生改變，如果輸入圖像是一張JPG格式的彩色...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)CNN 1.8萬(wàn) 0

L2損失函數(shù)的效果是否真的那么好呢？其他損失函數(shù)表現(xiàn)如何？

SSIM（structural similarity，結(jié)構(gòu)相似性）的直覺(jué)主要是：人眼對(duì)結(jié)構(gòu)（structure）信息很敏感，對(duì)高亮度區(qū)域（luminan...

2018-06-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)cnn 1.7萬(wàn) 0

知識(shí)蒸餾是一種模型壓縮常見(jiàn)方法

Attention Transfer , 傳遞teacher網(wǎng)絡(luò)的attention信息給student網(wǎng)絡(luò)。首先，CNN的attention一般分為兩...

2019-07-27 標(biāo)簽：模型梯度cnn 1.5萬(wàn) 0

為什么CNN不能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)平移不變性？

論文的觀點(diǎn)是數(shù)據(jù)集里的圖像自帶“攝影師偏差”，很可惜論文作者做出的解釋很糟糕，一會(huì)兒講分布，一會(huì)兒講數(shù)據(jù)增強(qiáng)，非常沒(méi)有說(shuō)服力。但是這個(gè)觀點(diǎn)確實(shí)值得關(guān)注，...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集CNN 1.3萬(wàn) 0

一種新穎的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原算法—RL-Restore

至此，RL-Restore算法已經(jīng)擁有了較好的工具選取策略，還需要解決對(duì)“中間結(jié)果”進(jìn)行復(fù)原的挑戰(zhàn)。前文已經(jīng)提到，由于前面的復(fù)原步驟可能引入新的未知失真...

2018-05-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 1.3萬(wàn) 0

以圖搜圖背后的技術(shù)，你了解嗎？

深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起之后，基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征開(kāi)始成為圖像檢索的主流。我們知道CNN網(wǎng)絡(luò)具有很多不同程度對(duì)圖像進(jìn)行抽象的layer，較低的層得到的是圖像的...

2019-05-14 標(biāo)簽：圖像數(shù)據(jù)集cnn 1.2萬(wàn) 0

Capsule Network的基本原理及其相關(guān)算法實(shí)例詳解

傳統(tǒng)的圖像識(shí)別是使用CNN來(lái)做的（如下圖所示），CNN通常由卷積層和池化層共同構(gòu)成，卷積層從原始圖像中提取每個(gè)局部的特征，池化層則負(fù)責(zé)將局部特征進(jìn)行概括...

2017-12-07 標(biāo)簽：networkcnn 1.2萬(wàn) 0

CNN中卷積都有些什么作用

在傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，比如多層感知機(jī)（MLP），其輸入通常是一個(gè)特征向量。需要人工設(shè)計(jì)特征，然后將用這些特征計(jì)算的值組成特征向量。

2019-01-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 1.2萬(wàn) 0

CNN可視化理解的最新綜述

AM 背后的想法很直觀，其基本的算法也早在 2009 年就已經(jīng)被 Erhan 等人提了出來(lái)。他們將 Deep Belief Net 中隱藏神經(jīng)元的首選輸...

2018-05-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化CNN 1.2萬(wàn) 0

對(duì)于convolutional layer、TensorFlow和整體CNN結(jié)構(gòu)詳細(xì)分析

上世紀(jì)科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)視覺(jué)神經(jīng)特點(diǎn)，視神經(jīng)具有局部感受野，一整張圖的識(shí)別由多個(gè)局部識(shí)別點(diǎn)構(gòu)成；不同神經(jīng)元對(duì)不同形狀有識(shí)別能力，且視神經(jīng)具有疊加能力，高...

2018-01-02 標(biāo)簽：cnntensorflow 1.1萬(wàn) 0