卷积神经网络图像压缩_卷积神经网络图像大小失真_卷积神经网络 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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卷积神经网络的压缩

正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将介绍卷积神经网络压缩的具体途径附下载文档地址: http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf...学习卷积神经网络压缩的必要性 1虽然云计算可以将一部分计算需求转移到云端，但对于一些高实时性计算场景而言，云计算的带宽、延迟和全时可用性均面临着严峻的挑战，从而无法替代本地计算。...对于大规模图像数据集而言，微调会占用大量的计算资源。对网络微调到什么程度，也是一件需要斟酌的事情。基于如上循环剪枝框架，Han等人提出了一个简单而有效的策略。...而这一优点是其余压缩方法所不能比拟的。深度神经网络的一大垢病就在于其巨大的计算代价，如果能够获得高准确度的二值网络，那么便可摆脱对GPU等高性能计算设备的依赖。...为了使得不同卷积核的输出能够拼接成一个完整的输出，需要对3x3的卷积输人配置合适的填充像素； 7 小结本章从“前端压缩”与“后端压缩”两个角度分别介绍了网络模型压缩技术中的若干算法，这此算法有着各自不同的应用领域与压缩效果

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深度卷积神经网络压缩

本次演讲的主要内容是深度卷积神经网络压缩。...在演讲中，韩松从三个方面讲解了模型压缩：神经网络的内存带宽、工程师的人力资本、分布式网络训练消耗的带宽。...在第一个方面，韩松首先介绍了模型压缩中的模型剪枝，他将神经网络中绝对值趋近于零的神经元去除，从而将密集的神经网络模型剪枝为稀疏的神经网络模型。...对于第二个方面，模型压缩技术需要为神经网络的各层设计压缩策略（如各层的压缩率），因此手工设计耗时耗力。...除了对模型进行压缩，韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经网络结构。对于第三个方面，韩松的团队使用深度梯度压缩技术加速分布式网络训练。

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卷积神经网络的压缩和加速

神经网络刚刚被提出来时，对于如何将其应用与图像仍是个很大的问题，最单纯的想法是将图片按像素点排列成向量，再走多层感知机的老路，但由于参数太多，存储不便，计算速度太慢，始终无法得到进一步发展。...虽然由于当时硬件条件限制，对卷积神经网络的研究也一度陷入瓶颈，直到2012年AlexNet一鸣惊人。但权值共享应该称得上是神经网络压缩和加速的第一次伟大尝试。卷积神经网络也是权值共享的神经网络的一种。...接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。...针对卷积神经网络模型的压缩，最早提出的方法应该是网络裁枝，LeCun在1989年就提出根据损失函数对各个参数的二阶导，来估计各个参数的重要性，再删去不重要的参数。...对卷积神经网络模型压缩和加速的研究才刚刚开始，还有很多值得探索的方法有待挖掘。参考文献 He Y, Zhang X, Sun J.

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6种卷积神经网络压缩方法

神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。...一、低秩近似简单理解就是，卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大，从而计算开销大，有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来，这种方法归类为低秩近似算法。...对于大规模行图像数据集（如 ImageNet）而言，微调会占用大量的计算资源，因此对网络微调到什么程度，是需要斟酌的；返回第一步，循环进行下一轮剪枝。...二值化神经网络以其高的模型压缩率和在前传中计算速度上的优势，近几年格外受到重视和发展，成为神经网络模型研究中的非常热门的一个研究方向。...该算法将原卷积运算分解为如下过程：可以看到的是权重二值化神经网络（BWN）和全精度神经网络的精确度几乎一样，但是与异或神经网络（XNOR-Net）相比而言，Top-1 和 Top-5 都有 10+

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6 种卷积神经网络压缩方法

前言 神经网络压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。...1、低秩近似简单理解就是，卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大，从而计算开销大，有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来，这种方法归类为低秩近似算法。...对于大规模行图像数据集（如ImageNet）而言，微调会在占用大量的计算资源，因此对网络微调到什么程度，是需要斟酌的；返回第一步，循环进行下一轮剪枝。...二值化神经网络以其高的模型压缩率和在前传中计算速度上的优势，近几年格外受到重视和发展，成为神经网络模型研究中的非常热门的一个研究方向。...该算法将原卷积运算分解为如下过程：可以看到的是权重二值化神经网络（BWN）和全精度神经网络的精确度几乎一样，但是与异或神经网络（XNOR-Net）相比而言，Top-1 和 Top-5 都有 10+%

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卷积神经网络CNN（1）——图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）

+n2-1 2.图像卷积图2 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下图3 这样计算出左上角(即第一行第一列...通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果，图5 到了这里，大致可以明白图像卷积。但是我们可以看出，通过图像卷积后，新图像的大小跟原来一样，或者变小。...图2计算后图像大小不变，如图5卷积后图像变小是因为没有对所用像素进行卷积计算。但是1维的卷积结果不是变大了吗？下面对其解释。...这里图像的反卷积与图6的full卷积原理是一样的，使用了这一种反卷积手段使得图像可以变大，FCN作者使用的方法是这里所说反卷积的一种变体，这样就可以获得相应的像素值，图像可以实现end to end。...使用一个3X3的卷积核对图像进行滑动步长为1的valid卷积，得到一个5X5的图像，我们知道的是使用上采样扩大图片，使用反卷积填充图像内容，使得图像内容变得丰富，这也是CNN输出end to end结果的一种方法

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卷积神经网络和图像识别

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。...本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。...说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过，它在最近几年大放异彩，几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积神经网络取得的，比如谷歌的GoogleNet、微软的ResNet等，打败李世石的AlphaGo...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。

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基于卷积神经网络的图像分类

目录一、常用的卷积神经网络概述二、基础的神经网络 三、卷积神经网络 四、AlexNet 五、NiN 六、VGG 七、GoogleNet 1、Inception V1 2、Inception V2 3...三、卷积神经网络 卷积神经网络和传统基础的神经网络比较像，卷积层就是之前的隐含层，卷积是二维的本质上和全链接一个操作，卷积网络的激活函数为relu，池化层用于降维，池化操作有两种平均池化核最大化池化。...右上角的卷积层是一个动图，有一个卷积核，其实就是一个3D滤波器，以扫描窗的形式从左向右从上向下，不断的对图像做卷积，卷积的操作就是权重相加再加个偏置，卷积核的参数是权重相加的权重参数，图像的像素值或者是特征图片的像素值是被权重相加的变量...对于灰度图卷积核是二维的，对于RGB图像卷积核是三维的参数。超参都是设计出来的，在训练前就要定下来。卷积神经网络无法原理解释。卷积核厚度由输入图片或特征的厚度决定的。...左下角是sigmoid函数，进行0到1的压缩，任何值都可以压缩到0到1。

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如何用卷积神经网络构建图像？

这种技术叫作卷积神经网络，它是在图像处理方面表现出卓越的深度神经网络的一个分支。 ? 来自ImageNet 上图是几年前赢得比赛的软件所产生的错误率，人类的错误率是5%。...卷积神经网络架构那么，这个技术的原理是什么呢？ ? 卷积神经网络表现好于其它深度神经网络架构，是得益于它独特的处理方式。...使用Python的卷积神经网络 Python，一种用于深度学习的流行语言。针对此语言，有很多深度学习框架可供选择，你实际上可以对每个选择进行反复试验。...你现在就可以试试，效果可能会很好噢~ 最后思考卷积神经网络（CNN）对各种任务都很有帮助，从图像识别到生成图像，现在分析图像不像以前那么困难了。当然，你都要去尝试一下。...开始吧，选择一个好的卷积神经网络项目，然后，得到一个好的数据。好运！文章最初发布在 thedatamage网站上。

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图像识别与卷积神经网络

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。...下图给出不同算法在ImageNet图像分类上的top-5正确率，ton-N表示算法给出的前N个答案中有一个是正确的，2013年之后基本上所有的研究都集中在卷积神经网络上。...2 卷积神经网络简介深度神经网络有多种，主要有全连接层神经网络，卷积神经网络和循环神经网络。其中全连接层神经网络之前已有介绍，其相邻层的节点之间都会相连。...循环神经网络将会在后续的章节介绍，以下简单说一下卷积神经网络。上图是卷积神经网络的架构图，输入的图片一般会经过多个卷积层和池化层后，再接上数个全连接层后，通过softmax输出结果。...池化层除了卷积层，另外一个在卷积神经网络里常用的是池化层。池化层的作用主要是缩小矩阵尺寸，以及有效防止网络过拟合。

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FSNet：利用卷积核概要进行深度卷积神经网络的压缩

id=S1xtORNFwH 深度神经网络的压缩和加速一直是深度学习领域的热点问题。本文针对深度卷积网络提出了一种全新的基于可微分参数共享的模型压缩方法。...卷积核概要还可以和参数量化方法结合，从而进一步提高压缩率。我们在图像分类和目标检测这两个计算机视觉任务上展示卷积核概要网络的实验结果。...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。 ?...我们进一步将卷积核概要网络和神经网络架构自动搜索的思路结合，提出可微分卷积核概要网络 (Differentiable FSNet, or DFSNet)。...随着神经网络架构自动搜索技术的发展，我们相信(可微分)卷积核概要网络将在未来发挥更大的作用。

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基于深度卷积神经网络的图像反卷积学习笔记

我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。...本文的工作是在反卷积的伪逆背景下，我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。...图像反卷积神经网络（DCNN）这个网络可以表示为： image.png 其中，Wl是第（l-1）层到第l层的权值映射，b l-1为偏差。...训练DCNN 我们都自然图像采取两种策略进行实验，添加高斯噪声（AWG）和JPEG压缩技术，分为两类：一类具有强烈的色相饱和度，一类没有。饱和度影响了许多现有的反卷积算法。...在彩色饱和的图像中，CNN的反卷积性能降低，由于噪声和压缩，视觉伪影也可能产生，接下来，我们将通过合并一个消除噪声的CNN模块，转向更深层次的结构来解决这些遗留的问题。

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基于神经网络的图像压缩技术

在 “基于递归神经网络的全分辨率图像压缩 ” 一文中，我们对以往使用神经网络进行数据压缩的研究进行了拓展，以探索机器学习是否能像在图像识别与文本摘要领域中的表现一样，提供更好的图像压缩效果。...我们训练了两组神经网络 —— 一组用于根据图像进行编码（即作为编码器），另一组则是从编码中解析出图像（即解码器）。...而这两组神经网络则代替了目前图像压缩技术中主要使用的，采用 DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换）来生成新的比特表示的压缩方案。...残差图像展示了当前版本的压缩图像与原始图像的差异。而该图像随后则作为输入提供给神经网络，其目的是剔除下一版本的压缩图像中的压缩错误。现在压缩的图像则是由 B[1] 至 B[N] 的连接表示。...4.png 虽然今天我们常用的编解码器依旧表现良好，但我们的工作已经表明，使用神经网络来压缩图像可以生成质量更高且数据量更小的压缩方案。

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卷积神经网络处理图像识别（三）

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。 ?...训练神经网络和保存训练结果的代码如下： import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as...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。...tf.float32: img_data = tf.image.convert_image_dtype(img_data0, dtype = tf.float32) #根据神经网络的要求转换图片数据的

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卷积神经网络处理图像识别（一）

使用全连接网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多。对应MNIST数据集，每张图片的大小是28X28X1，其中28X28为图片的大小，X1表示图像是黑白的，只有一个颜色通道。...所有需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中的参数个数。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。...通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到减少整个神经网络参数个数的目的。全连接层我们可将卷积层和池化层看成自动图像特征提取的过程。

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基于卷积神经网络CNN的图像分类

基于卷积神经网络CNN的图像分类+基于Tkinter自制GUI界面点击分类大家好，我是Peter~ 本文主要包含两个方向的内容：如何使用卷积神经网路对一份数据进行cats和dogs的分类：图像数据生成...宽 image_Height=128 # 高 image_Size=(image_Width,image_Height) # 每张图片大小 image_Channels=3 # 通道数生成图像数据...构建CNN网络构建的CNN网络： model=Sequential() # 卷积层1 model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=...BatchNormalization()) # 池化层 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) # Dropout层；防止过拟合 model.add(Dropout(0.25)) # 卷积层...model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Dropout(0.25)) # 卷积层

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CNN卷积神经网络及图像识别

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...目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。...当处理图像分类任务时，我们会把CNN输出的特征空间作为全连接层或全连接神经网络(fully connected neural network, FCN)的输入，用全连接层来完成从输入图像到标签集的映射，...典型的 CNN 由3个部分构成：卷积层：卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层：池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层：全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。...卷积层的作用：提取图像的特征，并且卷积核的权重是可以学习的，卷积操作能突破传统滤波器的限制，根据目标函数提取出想要的特征；参数共享，降低了网络参数，提升训练效率。

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基于卷积神经网络的图像识别

MNIST手写体识别数据集是一个相对简单的数据集，在其他更加复杂的图像识别数据集上，卷积神经网络有更加突出的表现。CIFAR就是一个影响力很大的图像分类数据集。...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。...一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：1.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。...四、经典卷积模型通过卷积层和池化层这些网络结构任意组合得到的神经网络有无限多种，怎样的神经网络更有可能解决真实的图像处理呢？...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？

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卷积神经网络处理图像识别（二）

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。...= IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTHOUTPUT_NODE = NUM_LABELS#第1层卷积层的尺寸(5x5)和深度CONV1_SIZE = 5CONV1_DEEP = 32#第2层卷积层的尺寸...第一个全连接层的节点个数FC1_SIZE = 520 def inference(input_tensor, train, regularizer, avg_class, reuse = True): '''卷积神经网络前向传播...fc1, fc2_weights) + fc2_biases #返回最后一层全连接层的输出 return logit # 通过tf.argmax（）即可得到的分类结果由于此卷积神经网络的待训练参数比较多...，所以训练（卷积神经网络的训练下篇会介绍）起来比较慢。

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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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