关于CNNs训练的几个简单问题
- 什么是CNNs？ CNNs（卷积神经网络）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它通过多层卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归。CNNs具有自动学习特征的能力，能够在大规模数据集上进行训练，以提高图像识别的准确性。
- CNNs的训练过程是怎样的？ CNNs的训练过程包括以下几个步骤：
- 数据准备：收集并准备训练数据集，包括图像数据和对应的标签。
- 网络设计：设计CNNs的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
- 前向传播：将输入图像通过网络，逐层计算并生成输出结果。
- 损失计算：将网络输出与标签进行比较，计算损失函数来衡量网络输出的准确性。
- 反向传播：根据损失函数的梯度，逆向传播误差，并更新网络参数以最小化损失。
- 参数优化：使用优化算法（如梯度下降）调整网络参数，以提高网络性能。
- 迭代训练：重复以上步骤，直到达到预定的训练轮数或达到性能要求。
- CNNs的优势是什么？ CNNs具有以下几个优势：
- 局部感知性：通过卷积操作，CNNs能够有效地捕捉图像中的局部特征，从而提高图像识别的准确性。
- 参数共享：CNNs中的卷积层使用相同的权重来处理输入的不同区域，减少了网络参数的数量，降低了过拟合的风险。
- 平移不变性：CNNs对图像的平移具有不变性，即无论物体在图像中的位置如何变化，网络仍能正确识别。
- 自动学习特征：CNNs能够通过训练数据自动学习图像的特征，无需手动设计特征提取器。
- CNNs的应用场景有哪些？ CNNs广泛应用于计算机视觉领域，包括但不限于以下应用场景：
- 图像分类：通过训练CNNs，实现对图像进行分类，如识别动物、车辆、人脸等。
- 目标检测：利用CNNs检测图像中的目标物体，并标注其位置和类别。
- 人脸识别：通过CNNs提取人脸特征，实现人脸识别和身份验证。
- 图像生成：利用CNNs生成逼真的图像，如图像超分辨率、图像风格转换等。
- 视频分析：通过CNNs对视频进行分析，如行为识别、动作检测等。
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6回答
大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
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冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
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腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
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浏览 908提问于2019-04-12
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图像处理和神经网络方法
python、image-processing、machine-learning、computer-vision、neural-network
我目前正在做一个识别一个人的情绪/情绪的项目。作为第一步，我们正在开发一个图像识别、检测和跟踪python代码。我通过各种不同的方法来解决这个问题，并找到了答案。
1 ) Haar级联方法(速度快，但不适用于识别和读取表达式)。
2)神经网络(擅长图像识别，如微笑/愤怒等细节))。
我对神经网络的方法感到困惑。
我们可以首先使用haar级联轻松(真的很快)检测人脸，然后使用精明的边缘检测或裁剪来裁剪出人脸的一部分。在这之后，我不知道如何继续。
这是我的想法。继续使用haar级联方法检测人脸的特征，如眼睛，鼻子，脸颊，嘴唇...然后找出它们之间的距离，找出比率，我们可以进一步使用这些比率来形成神
浏览 0提问于2015-07-16得票数 1
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如何在Matlab中改进神经网络中的数字识别预测？
matlab、neural-network、classification
我用神经网络进行了数字识别(56x56位)，但我在测试集和训练集上的准确率分别为89.5%和100%。我知道，使用这个训练集在测试集上获得95%以上是可能的。有什么方法可以改善我的训练吗?这样我就能得到更好的预测了？从300到1000的迭代给了我+0.12%的精度。我的文件大小也是有限的，所以增加节点的数量是不可能的，但是如果是这样的话，也许我可以从输入层减少一些像素/节点。
训练我用的是：
输入层: 3136个节点
隐藏层:220个节点
标签: 36
用lambda=0.1规范成本函数
计算权重的fmincg (1000次迭代)
浏览 9提问于2016-05-30得票数 0
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图像相似性-深度学习与手工特征
image-processing、computer-vision、neural-network、feature-extraction、deep-learning
我正在做计算机视觉领域的研究，并且正在研究一个与查找与查询图像视觉相似的图像相关的问题。例如，查找具有相似图案(条纹/格子)的相似颜色的t恤，或者相似颜色和形状的鞋子，等等。
我探索了手工制作的图像特征，如颜色直方图、纹理特征、形状特征(方向梯度直方图)、SIFT等。我还阅读了关于深度神经网络(卷积神经网络)的文献，它们已经在大量数据上进行了训练，目前是图像分类的最新技术。
我想知道是否同样的特征(从CNN中提取)也可以用于我的项目-寻找图像之间的细粒度相似性。据我所知，CNNs已经学习了很好的代表性特征，可以帮助对图像进行分类-例如，无论是红色衬衫、蓝色衬衫还是橙色衬衫，它都能够识别图像是衬
浏览 2提问于2015-05-23得票数 4
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CNN的损失减少并稳定下来，但训练的准确性并没有提高
image-classification、cnn、loss-function、overfitting、regularization
我正在训练一个CNN的2层conv层，2层Relu和最大池，2层FC层，其中最后一层只有2个单元，因为这是一个二进制分类问题。这些图像是时空连续的，基本上是大气流函数的图像，在MATLAB中从PDE求解器生成的数据中得到等高线图。所以，只要看一看这两个标签的图像，就很难理解它们之间的区别。标签是通过一些统计算法生成的，该算法操作于像素的强度，或者仅仅是绘制等高线图的矩阵的值。在训练美国有线电视新闻网时，我发现随着.001的学习速度的提高，损失会逐渐单调地减少，在前200个世纪下降到0.6 (不是突然的，逐渐的，斜率随着值的下降而减小)，并在接下来的500个世纪中定居下来。然而，训练精度在50%
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
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基于卷积神经网络的图像特征识别
machine-learning、artificial-intelligence、neural-network、convolution
假设您使用神经网络进行图像识别，并且您已经训练它来识别直线。
每当某个特定的像素列打开，而相邻的像素被关闭时，一个特定的节点触发，从而“识别”这条线。
到目前为止还不错，但是如果这条线只向左或向右移动几个像素呢？
“直线”节点不再是活动的，因为它“反应”的像素列是关闭的(直线太远、太右或太左)。
我天真的解决方案是单独训练网络来识别图像每一部分的线条，但这似乎是杂乱无章的。
因此，我的问题：
神经网络如何识别直线，而不管它们在图像上的位置？我读到了复杂的神经网络巧妙地解决了这个问题，有人能解释一下怎么用非太专业的术语吗？
，一旦它们被识别，关于它们的位置的信息是如何传输到链上的(因为左边的一条
浏览 0提问于2013-12-07得票数 1
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图像识别用预训练卷积神经网络的硬件要求
deep-learning、gpu、hardware
我知道，为了训练一个用于图像识别的深层神经网络，需要一个好的GPU或GPU，因为它们比CPU更适合这个任务。这是很清楚的，有许多不同的教程使用不同的库如何做到这一点。
然而，当我训练了我的深层神经网络时，在服务器上的某个web应用程序中，运行经过训练的深层神经网络来识别图像的硬件要求是什么？我的钢铁需要服务器上强大的GPU吗？什么硬件对运行预先训练过的深层神经网络- RAM、CPU、存储器来说更重要？
我能在Android应用上运行经过预先训练的网络来进行图像识别吗？是个好主意吗？
对不起，如果我的问题太含糊和宽泛，但我找不到任何适当和详细的评论，这一主题。
浏览 1提问于2018-06-27得票数 0
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深度学习是否需要图像配准？
image-processing、deep-learning、image-registration
我有一个关于生物医学图像分析的一般性问题。因为生物医学图像需要配准，以便在相同空间中对齐图像并更好地提取特征。我的问题是，基于深度学习的分类是否也需要训练数据集图像的图像配准？在深度学习中，架构本身定义了最佳特征，使用深度神经网络进行腹部CT扫描图像分类是否需要注册？当我们为了更好地训练数据而进行数据增强时，这种情况下还需要图像配准吗？
浏览 34提问于2019-06-04得票数 1
2回答
应用神经网络进行图像识别
machine-learning、image-processing、neural-network、deep-learning、conv-neural-network
在对图像进行精巧的边缘检测之后，神经网络是如何进行图像识别的？我不是在寻找代码，我想知道神经网络实际上是如何工作的，以便从一组图像中匹配图像的相似性。
在输入层、隐藏层等方面应该考虑什么？
浏览 0提问于2016-05-19得票数 0
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如何在python中组合自组织映射和多层感知器
python、neural-network、cluster-analysis、image-recognition、self-organizing-maps
我正在做一个python的图像识别项目。我在期刊上读到，如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督神经网络中，则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过，使用SOM执行聚类，然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为keras的多层感知器的输入。然而，精确度非常差。
SOM的什么输出应该用作多层感知器的输入？
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
2回答
新图像尺寸的传递学习
deep-learning、neural-network、keras、convolutional-neural-network
转移学习:将经过训练的神经网络用于新的分类任务。
当我们想要用卷积神经网络进行传递学习时，我们不需要使用与训练所用的图像大小相同的图像大小。但如果我们改变输入的大小，我们将不得不重新训练完全连接的层。见这篇文章是关于堆栈溢出的。
我不明白为什么改变输入形状不会影响卷积层的重量和为什么它会影响完全连接的层权重。
如果我的问题听不懂，请告诉我。
浏览 0提问于2019-08-16得票数 1
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特征面与深层神经网络的分类
classification、image-classification
我刚刚看到了华盛顿大学的一段视频，史蒂夫·布伦顿教授在视频中解释了如何使用特征脸进行分类，例如图像识别。
特征面非常简单，不需要任何训练或参数调整等。他表示，它只需几秒钟就完成了。超快。
用奇异值分解法求解特征面。
A = USV^T 特征面分类
那么，如果我想进行某种简单的图像分类，那么什么是最好的呢？我应该花时间和精力训练一个深层的神经，还是应该专注于特征脸？特征脸是遗产，但还是不错的，对吧？
用多幅图像训练深度神经网络容易吗？或者这是一项艰巨的任务？当我看到其他人在深造的时候，他们只是编造了一些东西，然后他们解决了世界的问题。听起来太好了不可能是真的对吧？
在什么情况下，你更喜欢特征脸而
浏览 0提问于2020-02-28得票数 1
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建设CNN，需要更多的图片
machine-learning、neural-network、deep-learning
我正在建立一个定制的卷积神经网络来进行图像识别。我遇到的问题是，只有大约100张图片可以训练和测试。从我的研究和模型结果来看，这还不够。
有谁是雇佣服务的人让人搜索，网络/研究，并根据一定的标准建立图像？
浏览 0提问于2017-12-13得票数 -2
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不预测真实数据的分类器
machine-learning、image-classification、opencv
我试着训练一个分类器来识别我自己的签名。我就是这样造分类器的
我是如何收集数据的？
在一张纸上签名了50次，然后用它创建了50幅图像。
对于负测试用例，我下载了IAM笔迹数据库。它包含大约600 of的手写数据。这是为了否定其他可能的匹配。
我是怎么做功能工程的？
步骤1:读取并转换灰度图像。表演中间模糊。
img = cv2.imread(image,0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
步骤2:执行自适应阈值，然后进行形态学开放以降低图像中的噪声。
edges = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_G
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
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损失和验证准确性之间的关系是什么？
deep-learning
我正试图通过微调一个VGG16网络(在ImageNet上进行预先培训)来进行传输学习，以便对一个小得多的数据集(11000幅图像，200个类)进行图像分类。实际上，我只训练修改后的VGG16网络的最后3个FC层。我在3个FC层中的两个增加了辍学，概率为0.5。
所以，当我在这个网络上训练时，我不会做任何花哨的预处理，只会用原始作者给出的VGG_MEAN值减去图像中的每个通道。
所以问题是，培训似乎进行得很好，损失大幅下降，并稳定在某一值附近，在特定数量的批次培训之后，我正在监控网络在验证集(20%的数据)上的预测精度。我注意到，平均验证的准确性并没有显示出任何改善的趋势--而且在整个培训过程中
浏览 4提问于2016-11-09得票数 0
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如何分类连续音频
python、machine-learning、classification、conv-neural-network、recurrent-neural-network
我有一个音频数据集，每一个都有不同的长度。在这些音频中有一些事件，我想训练和测试，但是这些事件是随机放置的，加上长度不同，使用数据集构建机器学习系统是非常困难的。我认为修复默认的长度大小并构建多层神经网络，但是事件的长度也不同。然后我考虑使用CNN，就像它被用来识别图像上的模式或多人。问题是，当我试图理解音频文件的时候，我真的很挣扎。
所以，我的问题是，有没有人能给我一些建议，帮助我建立一个机器学习系统，通过训练自己在一个数据集中对不同类型的定义事件进行分类，这些事件是随机的(1个数据包含多个事件，它们彼此不同)。他们每一个都有不同的长度？
如果有人帮忙，我会非常感激的。
浏览 4提问于2016-12-08得票数 7
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鸟类的视频分类
machine-learning、deep-learning、classification、preprocessing
我正在做一个项目，任务是对鸟类的视频进行分类，并对物种进行预测。我尝试使用机器学习模型，最初是为深入行动识别而设计的，并针对我的数据集进行了调整。
数据集
该数据集由9个不同的类组成，其中包含约3 000个带有标签的视频：
Bj rktrast(菲尔德费)
Koltrast (黑鸟)
N cka (Nuthatch)
皮尔芬克(麻雀树)
毛里求斯(老鼠)
Bl mes(蓝山雀)
R dhake (Robin)
凯特(猫)
Inget objekt (无对象)
下面是一个样本数据集的视频，它包含了我的深度学习模型应该能够预测的不同类：
📷
方法
目前，我已经为时态段网络使用了这个代码库来训练我的
浏览 0提问于2018-04-14得票数 3
2回答
识别商标(品牌)的图像识别技术
machine-learning、pattern-matching、image-recognition、feature-detection、haar-classifier
几天前，我开始学习图像识别，我想做一个项目，它需要识别Android中不同的品牌标识。
对于Ex:如果我在Android设备上拍摄耐克标志，那么它需要显示“耐克”。
低计算时间将是我的主要标准。
为此，我做了一些工作，并开始学习OpenCV示例示例。
对我来说最好的图像识别方法是什么。
1)我从模板匹配中了解到，它们的适用性主要受可用计算能力的限制，因为识别大而复杂的模板是很费时的。(所以我不想用它)
2)基于特征的探测器，如SIFT/SURF/STAR (据我所知，这对我来说是一个更好的选择)
3)深入学习和模式识别概念如何？(我在挖掘这个问题，不知道这是否是我的选择)。你们谁能
浏览 4提问于2016-08-03得票数 3
2回答
基于TensorFlow的图像识别
python、image-recognition、tensorflow
我是TensorFlow的新手，正在寻求图像识别方面的帮助。有没有一个例子展示了如何使用TensorFlow来训练自己的数字图像以进行图像识别，就像中使用的图像网络模型一样
我查看了CIFAR-10模型训练，但它似乎没有提供训练您自己的图像的示例。
浏览 3提问于2016-01-09得票数 13
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