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卷积网络-标签分类

首先理解一些以下: 二分类:每一张图像输出一个类别信息 类别分类:每一张图像输出一个类别信息 多输出分类:每一张图像输出固定个类别的信息 标签分类:每一张图像输出类别的个数不固定,如下图所示: ? 标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的,比如在含有sky(天空) 的图像中,极有可能含有cloud(云)、sunset(日落)等。 早期进行标签分类使用的是Binary Cross-Entropy (BCE) or SoftMargin loss,这里我们进一步深入。 如何利用这种依赖关系来提升分类的性能? 上图就很清楚的展示了它们之间的区别: 在卷积神经网络中,利用卷积核来提取信息。类似地,图卷积层使用特定图节点的邻居在其中定义卷积运算。 如果两个节点具有公共边缘,则它们是邻居。 标签图卷积网络:直接看原文。

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基于层次注意和卷积神经网络的新型通道音乐流派分类 (cs sd)

音乐流派分类是当今音乐信息检索(MIR)研究的热门话题之一。由于流派的归属不仅局限于音频文件,我们还使用了相应歌曲的歌词提供的文本内容。 我们为频谱图使用基于CNN的特性提取以合并声学特征,为歌词使用基于歌词特征提取的层次注意网络。然后,我们根据最终的融合特征向量继续进行音轨分类。 music track based upon the resulting fused feature vector. https://arxiv.org/abs/2011.11970 基于层次注意和卷积神经网络的新型通道音乐流派分类

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    卷积神经网络(猫狗分类

    卷积神经网络(猫狗分类) 概述 数据来源:kaggle数据 下载地址:从https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data (需要注册,并下载,文件大小800M) 目标 :根据图像识别猫狗分类 方法:卷积神经网络 数据集整理 # 创建新数据集 import os, shutil # 原始数据 original_dataset_dir = '/home/sunqi/python_study

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    基于卷积神经网络的图像分类

    上图是V1网络的构架,一共有9个Inception模块,前面是一个大的卷积,最后有个主分类,两个辅助分类(两个红框),左图为主分类的构架。 将上表的网络展开如上图所示,绿色部分使用的是AlexNet的跨通道归一化,蓝色部分代表卷积,红色部分代表池化,中图和右图分别加上辅助分类和最终分类。 主分类取消了全链接层,辅助分类没有取消全链接层。主分类是为了对接到softmax层上,因为softmax输出的维数有限值,所以必须加上一个简单的全链接层,而辅助分类有多个全链接层。 通过实验发现第一个浅层的分类无效果,而且这个分类只在后期fine-tune阶段才有效果,因此取消开始的辅助分类,辅助分类只使用在最后才有效果,并且有正则化的效果。还使用了BN和Dropout。 因为数据量比较大,即使千分之几也会多出很多图片分类正确。 4、Inception V4 V3的工程性质比较强,证明了卷积的一维分解可行。

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    卷积神经网络1.6-1.7构造通道卷积神经网络

    4.1 卷积神经网络 吴恩达老师课程原地址[1] 1.6 通道卷积 原理 ? 对于一个通道的卷积操作,可以将卷积核设置为一个立方体,则其从左上角开始向右移动然后向下移动,这里设置 Padding 模式为 VALID,步长为 1. 通道卷积核 上文描述了对于通道单卷积核的卷积操作,如果想要不仅识别图像的垂直边界还想识别图像的水平边界则需要另外构造一个水平边界检测卷积核。 2 这个维度来自于两个不同的卷积通道特征图大小公式 其中 n 为原始图像大小, 为原始图像通道数,p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核大小,s 为步长 当出现得到的结果不是整数时, 即:卷积层中卷积核的个数对应了生成的特征图中特征的个数 问题 如果一个卷积层中有 10 个卷积核,卷积核的大小为 ,则加上每个卷积核的偏置一共是 个参数。

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    卷积神经网络对图片分类-中

    接上篇:卷积神经网络对图片分类-上 5 池层(Pooling Layers) 池层通常用在卷积层之后,池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度,降低计算开销,控制过拟合。 该层接收上一层的输出当做输入,上一层的输出就是一些学习出来的特征图像,该层输出一个N维的向量,代表图片可能的分类概率[0.01,0.04,0.94,0.02],数值越高表示这些特征图像和那一类更相近。 7 更深的卷积神经网络结构 一般情况下在卷积神经网络结构中不仅仅只有卷积层,池层,全连接层,还有其它一些层穿插在卷积层之间。可以减少出现过拟合,提高学习率,缓解梯度消失等等问题。 所以在第一个卷积层之后,又进入下一个卷积层,那么第一个卷积层的输出就变成了下一个卷积层的输入。第一个卷积层的输入是一个普通的图片,第二个卷积层的输入是从第一个卷积层变化而来的一些特征图像。 当数据一层一层通过更多的卷积层时,你可以得到的特征图像代表的特征就会更加的复杂。在网络的最后,你也许可以得到一个抽象的物体。如果你想通过可视化方法在卷积神经网络中看到更多的信息。

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    卷积神经网络对图片分类-上

    我们来看看在图像处理领域如何使用卷积神经网络来对图片进行分类。 1 让计算机做图片分类: 图片分类就是输入一张图片,输出该图片对应的类别(狗,猫,船,鸟),或者说输出该图片属于哪种分类的可能性最大。 所以给计算机一张图片让它对图片进行分类,就是向计算机输入一个充满像素值的数组如上图所示,数组里的每一个数字范围都是0-255,代表该点上的像素值。 类似的计算机分辨一张船的图片也是通过这些底层特征来进行判断,比如图片里的图像边缘和图像轮廓,然后通过卷积神经网络建立更抽象的概念。 2 卷积神经网络结构 ? 你有一张图片(28X28),把它丢给卷积神经网络里面一系列处理层,卷积层(convolutional layer),池层(pooling),全连接层(Fully connected layer也就是上图的 正如之前所说,输出可能是一个分类或者可能的分类对应的概率。接着我们需要理解每个一层具体做了什么事情。 3 第一层卷积层(convolutional layer) 卷积神经网络里第一层总是卷积层。

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    卷积神经网络对图片分类-下

    接上篇:卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后,会马上进入一个激励层,调用一种激励函数来加入非线性因素,决绝线性不可分的问题 10 训练 到目前为止大家肯定会有一些疑问,卷积层是如何知道提取哪些特征图像,过滤器里的权重值是如果被确定的,全连接层是如何进行对比的。 接下来我们就来看看,网络是如何被训练的。 其实我们已经有一些训练样本,里面有成千上万张猫,狗,鸟,船的图片,并且每一张图片都有一个对应的标签说明它是什么动物,例如有一张训练图片被标记为狗,它的标签是[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0],属于它的分类对应的位置被标记为 1,其他不属于它的分类位置被标记为0值。 这里target就是图片的真实分类值,output就是图片通过网络训练出来的分类值,然后调用均方误差就得到了损失值。

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    Keras 搭建图片分类 CNN (卷积神经网络

    最终,高维的空间信息,逐渐转换成 1 维的特征向量,然后连接全联接层或其他分类算法,得到模型输出。 ? 构建图片分类 CNN 4.1 创建序列化模型 model = Sequential() 4.2 添加卷积层和最大池化层 这里分别添加了 3 层卷积层和 3 层最大池化层。 model.add(Flatten()) 4.4 全联接层分类输出 正如前文所说,卷积层和最大池化层组合使用,从二维的图片中提取特征,将空间信息解构为特征向量后,就可以连接分类,进而得到模型预测输出。 这里分类采用的是两个全联接层,最后一层全联接层也是输出层,采用了 softmax 作为激活层,因此,输出长度为 10 的向量,对应 10 个分类的预测概率值。 activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) 4.5 查看完整模型的架构 到此为止,我们已经完成了一个非常简单,却非常完整的用于图像分类卷积神经网络

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    基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

    本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 随着深度学习技术的发展, 卷积神经网络使图像分类 算法在精度和速度上得到了巨大的提升, 让我们看到 了借助视觉技术自动分拣垃圾的可能性. 通过摄像头 拍摄垃圾图片, 利用卷积神经网络检测出垃圾的类别, 之后就可以借助机械手或推板自动完成分拣任务, 可 以降低人工成本, 提高分拣效率. 随着卷积神经网络 (Convolution Neural Network, CNN) 的飞速发展, 深度学习广泛应用于图像识别领 域. 针对现有方法的不足, 本 文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法 (Garbage Classification Net, GCNet), 在网络结构中融合 了注意力机制模块与特征融合模块, 提高了模型在垃

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    “花朵分类“ 手把手搭建【卷积神经网络

    前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对几种常见的花朵进行识别分类; 使用到TF的花朵数据集,它包含5类,即:“雏菊”,“蒲公英”,“玫瑰”,“向日葵”,“郁金香”;共 3670 张彩色图片;通过搭建和训练卷积神经网络模型,对图像进行分类,能识别出图像是“蒲公英”,或“玫瑰”,还是其它。 ​ 本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程,包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等;更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”,如何解决这个问题,从而得到“泛化”更好的模型。 卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取,最后连接全连接层实现分类。 特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 CNN 的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels),包含了图像高度、

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    卷积神经网络 - 滤波

    前面通过图片直观的理解了什么是卷积,它也叫滤波。这里用滤波进行操作,加深下印象。什么是滤波呢?这个滤和ps中的滤镜是一个意思,那它跟ps滤镜有什么关系?跟卷积又有什么关系? 下面是概念,滤波过程和卷积过程是非常像的,后边会介绍到滤波它会对每一个卷积核(上一篇文章,中间的小方块)都是有特殊的含义,固定定义的过程。 图像滤波 对于原图像的每一个像素点,计算它的领域像素和滤波矩阵(卷积核)的对应元素的乘积,然后加起来,作为当前中心像素位置的值,这样就完成了滤波(卷积)的过程了。 下面是用三个滤波对左边图片进行卷积,得到右边的新图片,然后这三个卷积的结果经常会算出集合中的最大值代表这个卷积的输出,这个过程就是池化过程。 ? 滤波也可以说是特殊的卷积操作,卷积神经网络中的卷积它的每个卷积核的参数是通过训练得到的,但是滤波是人为设定的,让它有特定功能。ps中的某些功能就是通过滤波进行实现的。

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    在线手写识别的卷积神经网络方法

    本文提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的在线手写字符识别系统。 与传统的单神经网络分类不同,新的神经网络分类包含一系列识别率非常高的CNN部件。每个CNN部件只正确识别大量字符类别(数字,字母等)中的一部分。 这个神经网络的C1到S4层可以看作是一个可训练的特征提取。然后,可训练的分类以3个全连接层(通用分类)的形式被添加到特征提取之后。 这个神经网络的前两层可以看作是一个可训练的特征提取。然后,可训练的分类以2个全连接层(通用分类)的形式被添加到特征提取之后。 多分量神经网络分类 对于对诸如数字或英文字母表(26个字符)等的少量字符类别进行识别时,卷积神经网络的识别率确实很高。

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    注释:用PyTorch实现卷积神经网络对MNIST手写数字数据集的分类

    参考链接: 卷积神经网络在mnist数据集上的应用 Python 本文将为尽可能的代码作注释,用PyTorch实现对手写数字数据集MNIST的分类,我也是一个PyTorch的初学者,如果你也是一个刚学 =nn.Sequential(     #输入的数据集里的图像大小为28行*28列*1通道             nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1), #卷积后 ,大小变为28*28*64             nn.BatchNorm2d(64),   #卷积完之后来一下batch normalization,加快收敛             nn.ReLU (),   #加入ReLU作为激活函数             nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,padding=1),  #卷积后张量大小变为28*28*128             ,download=True) #测试集 train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True) #数据迭代

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    Pytorch小项目-基于卷积神经网络的CIFAR10分类

    今天我们来讲一篇入门级必做的项目,如何使用pytorch进行CIFAR10分类,即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类。 我们今天要做的就是如何训练一个神经网络模型,使得输入一张CIFAR中的图片,会输出预测的类别(10个类别之一)。 一、总体步骤: 步骤1:使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2:使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN 步骤3:定义一个损失函数 步骤4:在训练数据集上训练网络 __init__() 卷积层与全连接层直接需要拉成向量; 对于各层,先定义后使用:conv–>relu–>pool 3、定义损失函数与优化: criterion = nn.CrossEntropyLoss unnormalize npimg = img.numpy() # np.transpose:按需求转置 plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) (5)定义卷积神经网络模型

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    深层卷积神经网络在路面分类中的应用

    在本文中,训练和比较两种不同的深度卷积神经网络模型在道路摩擦力估算中的应用,并描述了在可用的训练数据和合适的数据集构建方面训练分类的挑战。 由于深度卷积神经网络(CNN)已成功应用于不同的分类任务,同时也适用于自动驾驶领域,因此使用基于CNN的方法进行路面分类似乎很有希望。 然而,学习分类的性能很大程度上依赖于训练数据的设计。 Valada和Burgard提出了一种基于音频的方法,并利用复发长短期记忆(LSTM)单位辅助训练卷积神经网络,以区分九个类别的路面(沥青、割草、高草、铺路、鹅卵石、泥土、木材、油毡和地毯)[1]。 训练神经网络用于分类任务的一个挑战是由数据集中过度表示的类(多数类)和代表不足的类(少数类)引起的类不平衡问题:如果单个类支配训练集或单个类仅表示少量样本,分类性能会显著降低[16]。 因此,训练集增加了一倍。选择500个图像进行验证。 对于第三个数据集,来自基本数据集的所有类都使用来自Google image search的300个图像进行扩展,这些图像对应于“草地”。

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    使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎

    在本篇文章中,我将概述如何使用卷积神经网络构建可靠的图像分类模型,以便从胸部x光图像中检测肺炎的存在。 ? 肺炎是一种常见的感染,它使肺部的气囊发炎,引起呼吸困难和发烧等症状。 开发一种能够可靠地根据x光图像对肺炎进行分类的模型,可以减轻需求高的地区医生的负担。 基线模型 作为我们的基线模型,我们将构建一个简单的卷积神经网络,将图像调整为方形,并将所有像素值归一化到0到1的范围后,再将其接收。完整的步骤如下所示。 模型的复杂性 我们还增加了三组卷积层和池层,从而增加了模型的复杂性。建议随着图层的发展增加卷积滤波的数量。这是因为当我们在这些层中移动时,我们试图提取更多的信息,因此需要更大的过滤器集。 结论 我们的模型显示,根据我们的数据集,使用卷积神经网络,它能够正确地检测到接近98%的肺炎病例。但尤其对于危及生命的医疗问题,即使只有2%的漏诊病例也不应被简单地忽略。

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    轻松学Pytorch-使用卷积神经网络实现图像分类

    定义卷积神经网络的结构 这里,将定义一个CNN的结构。将包括以下内容: 卷积层:可以认为是利用图像的多个滤波(经常被称为卷积操作)进行滤波,得到图像的特征。 由于最大池化更适合发现图像边缘等重要特征,适合图像分类任务。 最大池化层通常位于卷积层之后,用于缩小输入的 x-y 维度 。 通常的“线性+dropout”层可避免过拟合,并产生输出10类别。 下图中,可以看到这是一个具有2个卷积层的神经网络卷积层的输出大小 要计算给定卷积层的输出大小,我们可以执行以下计算: 这里,假设输入大小为(H,W),滤波大小为(FH,FW),输出大小为 (OH,OW),填充为P,步幅为S。 1import torch.nn as nn 2import torch.nn.functional as F 3 4# 定义卷积神经网络结构 5class Net(nn.Module): 6

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    热文 | 卷积神经网络入门案例,轻松实现花朵分类

    作者 | 黎国溥 责编 | 寇雪芹 出品 | AI 科技大本营(ID:rgznai100) 前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对几种常见的花朵进行识别分类;使用到TF 的花朵数据集,它包含5类,即:“雏菊”,“蒲公英”,“玫瑰”,“向日葵”,“郁金香”;共 3670 张彩色图片;通过搭建和训练卷积神经网络模型,对图像进行分类,能识别出图像是“蒲公英”,或“玫瑰”,还是其它 本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程,包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等;更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”,如何解决这个问题,从而得到“泛化”更好的模型。 构建模型 常见卷积神经网络(CNN),主要由几个 卷积层Conv2D 和 池化层MaxPooling2D 层组成。卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取,最后连接全连接层实现分类。 特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 CNN 的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels),包含了图像高度、

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