卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。...本文结合Tensorflow：实战Google深度学习框架，讲述卷积神经网络常用数据集，介绍卷积网络的结构思想，以及通过TensorFlow实现其设计。...1 图像识别数据集 MNIST手写体识别数据集解决是一个相对简单的问题，而对于更加复杂的类别，可以用到CIFAR数据集。...ImageNet每年都会举办图像识别竞赛ILSVRC（现已停办），每年的比赛都提供不同的数据集。...近几年卷积神经网络在图片识别中大展拳脚，然而这些网络与Le-Net5相比层数更多，参数更多，需要更多的图片来训练，训练的时长也需要数天至数周不等。
本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容，重点介绍 Opencv 操作中自定义核进行卷积的操作。...在调用这些函数时，函数默认地选择了某一种核，我们做的只是向函数传递一些参数来调整这个核。在OpenCV中，实际是允许我们用一个真实存在的核进行卷积操作的。...卷积核分解 理论上说，我们只要用一个数组表示一个核，然后放进一个函数，就可以用来卷积了。实际情况中，一些不起眼的地方却会在很大程度上影响到性能，可分解的矩阵通常会产生这种影响。...一个可分核可以理解成两个一维核，在卷积时先调用x内核，然后再调用y内核。...两个矩阵进行卷积所产生的消耗可以用两个矩阵的面积之积近似，如此一来，用n×n的核对面积为A的图像进行卷积所需的时间时An^2,但如果分解成n×1和1×n的两个核，那么代价就是An+An=2An,因此分解卷积核可以提高提高卷积计算的效率
2.0 常见的几种图像处理 上节中介绍了利用“核”的卷积来做图像处理，这节介绍几种常见的图像滤波。 01 模糊 ?...上节的平均核就是一种模糊的“核”，锚点像素取核的平均值，卷积后，图像中的像素点就变为了原图像素点周围的平均值，使得相邻像素点之间的差值变小，这样产生了模糊效果。 ? ?...自动阈值的滤波是指用“核”来计算平均值，再通过对比平均值与阈值大小来二值化图像。这样做的好处是阈值是参考了平均值，因此具有更好的容错度。 ? ? ? ?...三 梯度 梯度滤波，利用锚点周边的像素与锚点的差值来进行二值化计算，原理如下图： ? ? ?...通过设计不同的“核”并对图像进行卷积，我们可以对图像进行任意操作，可以"指鹿为马"，可以“化黑为白”，“核”就是我们的“神笔”。
三 核 利用滤波的方式来处理图像，最重要的一点是图像实际上是一种有两个维度的数据集合，在对像素值进行操作时，需要考虑的不仅仅是像素值本身的值，还需要参考像素值周边的值，来进行统一操作，这样才能最大限度的保留图像的信息...如何统一参考像素本身和周边值，这里我们使用“核”的方法。 下面是一个3*3的核，它所有元素的值都是1。用它来表示一个锚点像素和它周围±1所有的像素值。 ?...利用核将图像中所有像素遍历一遍，就是我们这里讨论的图像的滤波——卷积。 04 一些常用的“核” ? 平均核，计算锚点周围的平均值 ? Sobel核，计算X方向的导数梯度 ? 高斯核 ?...高斯核的3D 小结 1. C语言中遍历； 2. 图像处理中的滤波、卷积和核。
True)) 参数： in_channel: 输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小...– kennel_size + 2 * padding) / stride + 1 x = ([10,16,30,32,34]),其中第一维度：30，第一维度,第二维度：32,第三维度：34，对于卷积核长分别是...True)) 参数： in_channel: 输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小...，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小(2,2)， kennel_size=（2,3），意味着卷积大小（2，3）即非正方形卷积 stride：步长，默认为1，与kennel_size...： h/w = (h/w – kennel_size + 2padding) / stride + 1 x = ([10,16,30,32]),其中h=30,w=32,对于卷积核长分别是 h:3，w
一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels..., kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯核，发现是行不通的...，因为上面的参数里面只有卷积核尺寸，而权值weight是通过梯度一直更新的，是不确定的。...二 需要自己定义卷积核的目的：目前是需要通过一个VGG网络提取特征特后需要对其进行高斯卷积，卷积后再继续输入到网络中训练。 三 解决方案。...与nn.Conv2d的参数不一样 可以发现F.conv2d可以直接输入卷积的权值weight，也就是卷积核。那么接下来就要首先生成一个高斯权重了。这里不直接一步步写了，直接输入就行。
卷积神经网络与图像识别 我们介绍了人工神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。...人工神经网络网络VS卷积神经网络 人工神经网络神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题： 参数数量太多，在CIFAR-10（一个比赛数据集）中，图像只有大小为32x32x3（32宽...对于图像识别任务来说，卷积神经网络通过尽可能保留重要的参数，去掉大量不重要的参数，来达到更好的学习效果 现在可能还不能理解，那我们详细说明卷积神经网络。...卷积神经网络CNN 卷积神经网络与上一章中的普通神经网络非常相似：它们由具有学习权重和偏差的神经元组成。每个神经元接收一些输入，执行点积，并且可选地以非线性跟随它。...因此，卷积后Feature Map的深度(个数)和卷积层的filter个数是相同的。 如果我们的步长移动与filter的大小不适合，导致不能正好移动到边缘怎么办？ 以上就是卷积层的计算方法。
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（画个图算一下就可以发现），2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。...Loss设计要合理. + 一般来说分类就是Softmax, 回归就是L2的loss.
简单理解： 卷积核：二维的矩阵 滤波器：多个卷积核组成的三维矩阵，多出的一维是通道。...先介绍一些术语：layers（层）、channels（通道）、feature maps（特征图），filters（滤波器），kernels（卷积核）。...从层次结构的角度来看，层和滤波器的概念处于同一水平，而通道和卷积核在下一级结构中。通道和特征图是同一个事情。一层可以有多个通道（或者说特征图）。如果输入的是一个RGB图像，那么就会有3个通道。...但是一个3Dfilter，在大多数深度学习的卷积中，它是包含kernel的。每个卷积核都是独一无二的，主要在于强调输入通道的不同方面。...参考：深度学习中的各种卷积 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143358.html原文链接：https://javaforall.cn
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（画个图算一下就可以发现），2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。...Loss设计要合理. 一般来说分类就是Softmax, 回归就是L2的loss.
卷积神经网络可以达到这一目的。 卷积神经网络 一种卷积神经网络的结构图： ?...一个卷积神经网络主要有以下5种结构组成： 输入层 输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵，如28X28X1, 32X32X3 卷积层（convolution...） 从名字可以看出，卷积层是一个卷积神经网络中最为重要的部分。...下面着重介绍卷积层和池化层的网络结构以及前向传播过程。 卷积层 ? 卷积层中最重要的部分称为过滤器(filter）或叫内核(kernel)。...池化层 与卷积层类似，池化层前向传播的过程也是通过移动一个类似过滤器的结构完成的。不过池化层的过滤器中的计算不是求节点的加权和，而是采用更加简单的方式，计算最大值或者平均值。 ?
本篇接着上一篇来介绍卷积神经网络的训练（即反向传播）和应用。 ?...下面的代码是利用训练好的卷积神经网络模型来评估它在验证集上的准确率（可以在正式训练时不评估从而节省训练时间），以及用它用来识别单张图片。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。...本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。图片CNN基础知识卷积层：CNN最重要的部分之一，通过卷积操作从输入图像中提取特征。...卷积层使用一组可学习的滤波器对输入进行卷积运算，生成特征图。汇聚层：用于减小特征图的空间尺寸，同时保留最显著的特征。最常见的汇聚操作是最大汇聚，即选择区域中的最大值作为下采样后的特征。...全连接层：负责将卷积层和汇聚层提取的特征映射到最终的输出类别。全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连。CNN在图像识别中的应用图像分类：CNN可以学习从原始像素到类别标签之间的映射关系。...结论卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文介绍了CNN在图像识别中的应用，并探讨了一些优化策略，以提高其性能和效果。
本篇介绍卷积神经网络之前向传播的基本实现。 ? 本篇中卷积神经网络的结构为： 卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->全连接层 其中的全连接层还引入了dropout的概念。...(5x5)和深度CONV1_SIZE = 5CONV1_DEEP = 32#第2层卷积层的尺寸(5x5)和深度CONV2_SIZE = 5CONV2_DEEP = 64#第一个全连接层的节点个数FC1_...[pool_shape[0], nodes]) # X的第一维size传入None时会报错 reshaped = tf.reshape(pool2,[-1, nodes]) #注意这里的中括号，与numpy.reshape...，所以训练（卷积神经网络的训练下篇会介绍）起来比较慢。...若是电脑性能不太好，可以适当减少参数数量，比如可以增大卷积层和池化层的过滤器的尺寸和移动步长，以及减少全连接层的节点数。
CNN卷积神经网络及图像识别 前言 神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks...不同的是，我们不必人工设计这些算子，而是使用随机初始化，来得到很多卷积核（算子），然后通过反向传播，优化这些卷积核，以期望得到更好的识别结果。...上面的卷积过程，没有考虑彩色图片有rgb三维通道（Channel），如果考虑rgb通道，那么，每个通道，都需要一个卷积核： 当输入有多个通道时，我们的卷积核也需要有同样数量的通道。...以上图为例，输入有RGB三个通道，我们的就卷积核，也有三个通道，只不过计算的时候，卷积核的每个通道，在对应通道滑动（卷积核最前面的通道在输入图片的红色通道滑动，卷积核中间的通道在输入图片的绿色通道滑动，...平均池化则是取每个区域的均值，下图展示了两种池化的对比 全连接层 全连接层就是把卷积层和池化层的输出展开成一维形式，在后面接上与普通网络结构相同的回归网络或者分类网络，一般接在池化层后面，这一层的输出即为我们神经网络运行的结果
一、图像识别问题简介与经典数据集视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。...二、卷积神经网络简介为了将只包含全连接神经网络与卷积神经网络、循环神经网络区分开，将只包含全连接神经网路称之为全连接神经网络。使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多。...与卷积层的滤波器类似，池化层的滤波器也需要人工设定滤波器的尺寸、是否使用0填充以及滤波移动的步长等设置，而且这些设置的意义也是一样的。...通过这个模型，将给出卷积神经网络结构设计的一个通用模式，接下来介绍卷积神经网络结构的另外一种思路------Inception模型。...然而一种卷积神经网络架构不能解决所有问题。比如LeNet-5模型就无法很好地处理类似ImageNet这样比较大的图像数据集。那么如何设计卷积神经网络的架构呢？
注意到卷积网络的参数主要集中于卷积核，新方法提出一种被称为卷积核概要(Filter Summary)的新型紧凑结构来表示同一个卷积层中的所有卷积核。 ?...我们将基线网络的每一个卷积层的所有卷积核都用一个卷积核概要来替代，这样得到的网络被称为卷积核概要网络 (Filter Summary Net, or FSNet)。...在卷积核概要网络中, 同一个卷积层的所有卷积核都被表示成卷积核概要中的互相重叠的张量。 ? ?...因为相邻卷积核在它们的重叠区域自然的共享参数，卷积核概要的参数量远小于基线网络对应层的所有卷积核的参数量，卷积核概要网络的参数总量也相应的远小于其基线网络的参数总量。...在图像分类任务中，在CIFAR-10和ImageNet数据集上卷积核概要网络的压缩率均超过了传统的卷积核剪枝方法。 ?
卷积核一般都把size设为奇数，主要有以下两个原因： 保护位置信息：保证了 锚点 刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生 偏移 。...---- [1] 为什么CNN中的卷积核size一般都是奇数
本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集...因此，大卷积核设计成为卷积神经网络(cnn)再次伟大的理想解决方案。然而，典型的大卷积核是对硬件不友好的运算符，导致各种硬件平台的兼容性降低。因此，简单地扩大卷积核的大小是不明智的。...向多个方向移动特征，实现局部特征变化;(b)在xvolution中提出特征关注方法，通过转移特征建立局部特征依赖关系来近似全局特征，在cnn中廉价地使用非局部特征关注方法;(c)我们提出的移位方法，沿着一维移动特征以与小卷积核大小的网格对齐...大卷积核的框架。(a) SLaK在大卷积核中的应用。它使用两个51 × 5卷积核进行水平和垂直卷积。最后加上5×5卷积的结果。...(SLaK使用细粒度稀疏性来减少参数计数);(b)我们提出的方法将一个大的51 × 5卷积核分成11个标准的5 × 5卷积核。然后我们使用特征移位和加法来达到与51 × 5大卷积核相同的效果。
今天我们就继续讲讲卷积核的基本参数以及卷积核有哪些基本类型。 卷积核的基本参数 卷积神经网络的核心操作就是卷积层，我们这里以caffe框架为例子来介绍一下卷积核都有哪些基本的参数。...num_output：卷积核的输出通道数。若设置为与输入通道数一样的大小，可以保持输入输出维度的一致性；若采用比输入通道数更小的值，则可以减少整体网络的参数量 kernel_size：卷积核的大小。...常用卷积核类型盘点？ 卷积核的类型有很多，从我在工业上做的一些任务来看，最常用的卷积核类型大概有4种，分别是标准卷积，扩张卷积，转置卷积和深度可分离卷积。...所以本节我就 介绍一下这4种卷积希望可以抛砖引玉，引起大家对卷积核探索的兴趣。...若将长宽与深度方向的卷积操作分离出变为与的两个卷积操作，则同样的卷积核数量，现在的计算量变成了个，也可以得到相同维度的输出。深度可分离卷积在模型压缩和一些 ----
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