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【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 图像卷积

上节我们解析了卷积层的原理，现在我们看看它的实际应用。由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。...根据【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积 中的描述，在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。   ...五、互相关和卷积   回想一下我们在【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积 中观察到的互相关和卷积运算之间的对应关系。...六、特征映射和感受野   如在【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积 中所述，图1中输出的卷积层有时被称为特征映射（feature map），因为它可以被视为一个输入映射到下一层的空间维度的转换器...在卷积神经网络中，对于某一层的任意元素 x ，其感受野（receptive field）是指在前向传播期间可能影响 x 计算的所有元素（来自所有先前层）。   请注意，感受野可能大于输入的实际大小。

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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。...分析 我们的目标是训练一个网络结构 f(·) ，使得下面式子最小： image.png |N|为样本集中图像对的个数。 我们已经使用了最近的两种深度神经网络来解决这个问题，但都不成功。...总结来说，使用深度卷积网络来做图像反卷积其实并不简单，增加卷积核来简单地修改网络结构会导致训练难度增加，我们采用一种新的结构来改进网络，结果如图（e）。...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。...总的来说，我们提出了一种深度卷积网络结构来完成具有挑战性的反卷积任务，我们的主要贡献是使得传统的反卷积方法通过一系列的卷积步骤来指导神经网络和近似的反卷积，我们的系统新颖地使用了两个模块对应的反卷积和伪影去除

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    基于卷积神经网络的图像分类

    深度模型理论相对于90年代并无太大变化，只是层数加深了，多了一些细节上的变动，再加上GPU的发展，大数据集标注，神经网络开始复苏。...一般情况下层数越多会对梯度消失有影响，不一定是深度越深性能越好，以前神经网络的性能有瓶颈主要就是梯度消失问题。...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。...为了更近一步的增加深度，使用了3x3的卷积分解。优化时先用1x1卷积进行降维，然后做3x3卷积，最后再用1x1的卷积升维。参数可以大大减少，并提升深度。

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    【最新成果】基于密集深度卷积神经网络的SAR图像水域分割

    而研究SAR图像中的水域信息对洪涝灾害的预警监测、水域管理等具有重要意义。特别是，利用水域分割实现宽幅SAR图像中准确的陆地剔除，可以明显降低舰船目标检测虚警率，从而大幅提升检测性能。...传统SAR图像水域分割算法受相干斑噪声和图像能量变化影响严重，且算法中的参数调整需要过多人工参与，难以实现复杂环境和多种干扰条件下准确的水域分割。...因此，如何利用深度技术实现快速、准确地SAR图像水域分割已成为近年的研究热点和难点。 ? 针对该问题，西安电子科技大学邢孟道教授团队提出了基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割网络架构。...该工作已发表在《雷达学报》2019年第3期“雷达海上目标探测”专题“一种基于密集深度分离卷积的SAR图像水域分割算法”（张金松，邢孟道，孙光才）。 ?...图1 基于编码-解码结构的SAR图像水域分割网络示意图 该文首先建立了基于高分三号的SAR图像水域分割数据集，并提出了基于密集深度分离卷积的分割网络架构（图1），该网络以SAR图像作为输入，通过密集分离卷积和扩张卷积提取图像高维特征

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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。...卷积层试图将神经网络中的每一小块进行更加深入地分析从而得到抽象程序更高的特征。一般来说，通过卷积层处理过的节点矩阵会变得更深，所以经过卷积层之后的节点矩阵的深度会增加。3.池化层(Pooling)。...这是卷积神经网络一个重要的性质。从直观上解释。共享滤波器的参数可以使得图像上的内容不受位置的影响。以MNIST手写体数字识别为例，无论数字“1”出现在左上角还是右下角，图片的种类都是不变的。...而且卷积层的参数个数和图片的大小无关，它只和滤波器的尺寸、深度以及当前层节点矩阵的深度有关。这使得卷积神经网络可以很好地扩展更大的图像数据。以下程序实现了一个卷积层的前向传播过程。...卷积层和池化层中滤波器移动的方式是类似的，唯一的区别在于卷积层使用的滤波器是横跨整个深度的，而池化层使用的滤波器只影响一个深度上的节点。

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    基于深度学习的图像分类：使用卷积神经网络实现猫狗分类器

    摘要： 深度学习在计算机视觉领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）实现一个猫狗分类器。...我们将使用Python和TensorFlow框架搭建一个简单的卷积神经网络模型，并利用猫狗图像数据集进行训练和测试。通过本文，读者将了解到深度学习在图像分类任务中的基本原理和实践应用。...1.引言 在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。而深度学习技术，尤其是卷积神经网络，已经在图像分类领域取得了巨大的成功。...本文将使用卷积神经网络来构建一个猫狗分类器，以演示深度学习在图像分类中的应用。 2.数据集准备 我们将使用一个包含猫和狗图像的数据集，其中包括训练集和测试集。...深度学习和卷积神经网络为图像分类任务提供了强大的工具。借助Python和TensorFlow框架，我们能够快速构建和训练图像分类模型。

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    【深度学习篇】--神经网络中的卷积神经网络

    2、卷积层理解 CNN里面最重要的构建单元就是卷积层 神经元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个像素，只是连接它们感受野的像素，以此类推， 第二个卷积层的每一个神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方块的神经元...以前我们做MNIST的时候，把图像变成1D的，现在直接用2D ?...Zero Padding是一个可选项，加上说明更注重于边缘的像素点 VALID 不适用zero padding，有可能会忽略图片右侧或底下，这个得看stride的设置 SAME 必要会加zero padding...5*5的图像，使用一个3*3的filter（卷积核）进行卷积，想得到一个3*3（没有使用Zero_padding,因为下一层和上一层长宽不一样）的Feature Map。...D是深度；F是filter的大小(宽度或高度，两者相同)； Wd,m,n表示filter的第m行第n列权重； ad,I,j表示图像的第d层第i行第j列像素； ?

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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....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....向伟等[14] 使用分类网络 CaffeNet, 调整卷积核尺寸和网络深度, 使其适用于水面垃圾分 类, 在其自制的 1500 张图片数据集上取得了 95.75% 的识别率. 2019 年, 华为举办垃圾图像分类竞赛...积神经网络的算法 GCNet, 该网络通过构建注意力机 制和特征融合机制, 能够有效地提取图像特征、降低 类别差异性带来的影响, 并在相关数据集上取得了 96.73% 的平均准确率, 相较于现有的分类算法提升了

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    基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建（SRCNN）学习笔记

    为了解决上述问题，本文中提出了一种深度卷积神经网络（SRCNN），即一种LR到HR的端对端映射，具有如下性质： ①结构简单，与其他现有方法相比具有优越的正确性，对比结果如下： ②滤波器和层的数量适中，即使在...本文的主要贡献： （1）我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建，这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射，几乎没有优化后的前后期处理。...与基于稀疏编码方法的关系 基于稀疏编码的图像超分辨率方法也可以看作是一个卷积神经网络，如图3： ?...为了在训练中避免边界的影响，所有的卷积层都没有padding。...因此，网络规模的选择往往是时间和性能的权衡。 结论 我们提出了一种新的深度学习方法用于单幅图像的超分辨率重建，传统的基于稀疏编码的方法可以看作一个深的卷积神经网络。

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    基于深度循环卷积神经网络的图像超分辨率重建 学习笔记

    介绍 本文使用 深度循环卷积神经网络deeply-recursive convolutional network (DRCN)，该网络可以重复使用一个卷积层，多次循环也不会增加参数，尽管DRCN具有较好的性质...network）为主要部分，用于完成超分辨率任务，使用3\3的卷积;重建网络（Reconstruction network）将高分辨率图像（多通道）转变成原始状态（1或3通道）。...(b）:采用深度监督（deep-supervision），与（a）不同，（b）中使用不同地重建网络用于循环，参数也更多；（c）：（a）的扩展，没有参数共享（没有循环），权重参数的数量与深度的平方成正比。...循环监督： 在改进的模型中，我们监督所有的循环过程来减小梯度消失或者爆炸的影响。...循环监督结构降低了循环网络训练的结构，如果监督信号在之前的循环损失层中经过，那么反向传播只会穿过少量的层，这样不同的预测损失求得的梯度反向传播反馈影响就会比较小，这样就可以减缓梯度消失或爆炸问题。

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    使用卷积深度神经网络和PyTorch库对花卉图像进行分类

    作者 | Avishek Nag 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 语言图像数据是深度学习技术的一种非常流行的用法。在本文中将讨论使用深度卷积神经网络识别花卉图像。...卷积层 在数学上，两个函数f＆g之间的卷积运算被定义为 ? 实际上，如果将f视为图像张量，则g应该是另一个可以作为“卷积核”的张量。 它是两个张量的乘法值的逐像素求和。...下图显示了卷积运算对样本图像张量的影响 ?...1位以计算输出张量的其他位置的值。...需要卷积层来增强和提取图像的重要和隐藏特征。在我们的例子中，可能会发生'花'位于图像的中心位置，因此应用卷积有助于检索花的核心特征，忽略其他背景对象和颜色。

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    深度学习图像识别项目（中）：Keras和卷积神经网络（CNN）

    Keras和卷积神经网络 上篇文章中，我们学习了如何快速构建深度学习图像数据集 ，我们使用该文章中介绍的过程和代码来收集，下载和整理磁盘上的图像。...我们的目标是训练一个使用Keras和深度学习的卷积神经网络来识别和分类这些口袋妖怪。...height ：图像高度尺寸。 depth ：图像的深度 – 也称为通道数量。 classes ：数据集中类的数量（这将影响我们模型的最后一层）。...如果你想要使用不同的空间维度，你可能需要： 降低较小图像的网络深度 增加较大图像的网络深度 不要盲目编辑代码。考虑更大或更小的图像将首先带来的影响！...例如，图像中的许多红色和橙色可能会返回 “小火龙”作为标签。同样，图像中的黄色通常会产生 “皮卡丘”标签。 理想情况下，训练卷积神经网络时，每类至少应有500-1,000幅图像。

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    形象理解卷积神经网络（二）——卷积神经网络在图像识别中的应用

    卷积神经网络之父YannLeCuu在1988年提出卷积神经网络时，将这种网络命名为LeNet。现在的卷积神经网络都是基于类似LeNet的网络构架。下图是一个简单的卷积神经网络的图例。...一个卷积神经网络由一个或多个卷积层(Convolution)+池化层(Pooling)，再加上一个全连结的前向神经网络组成。 卷积层Convolution 前面咱们已经知道图像卷积操作的原理了。...一个卷积核滑动作用在一个图像上，能得到图像的一个对应的特征地图FeatureMap或者激活地图ActivationMap。之所以称为特征地图，是因为一个Filter只关注/提取图像的某一个特征。...当我们对一个图像进行多次的卷积和池化操作以后，我们把最终的结果输入到一个前向的全连结神经网络，之后就可以运用反向传播算法进行分类训练了。...有些卷积核可能是检测图像某个方向的梯度变化，有些卷积核则无法给出其确切行为定义。这可能也是神经网络这个黑盒子的神秘之处吧。

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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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    吕乐：面向医学图像计算的深度学习与卷积神经网络（65ppt）

    【新智元导读】本文是美国国家研究院健康临床中心（NIH-CC）吕乐在GTC DC上的演讲整理，主题有关利用深度学习和深度神经网络进行医学影像分析。...放射医学中的深度神经网络：预防和精确医学的角度 深度学习和深度神经网络对医学成像或医学影像分析有帮助吗？...应用的焦点：癌症成像 三类关键问题： 计算机辅助检测（CADe）和诊断（CADx） 医学图像分析中的语义分割 大型放射学影像数据库中的交替或联合文本/影像深度挖掘 自动淋巴结检测 由于淋巴结外观、位置和姿态的变化很大...淋巴结检测FROC的性能 多通道HOG特征图构造 单一模板结果 分类 混合模型的检测结果 深度模型：通过综合表征的卷积神经网络预测的随机集 卷积神经网络架构 实验结果 我们的结果与前人研究的结果比较...大规模放射数据库中的交替文本/图像深度挖掘？

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    深度学习（二）神经网络中的卷积和反卷积原理

    在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。...那么卷积在神经网络中的作用是什么呢？一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在中间得到的特征都是线性的，不能提取到一个局部的特征。...而卷积神经网络的出现解决了这个问题，通过对一个局部区域进行卷积操作得到这个局部区域的特征值传入下层大大提升了神经网络提取特征的能力，并且还减小了数据的大小。 那么看看卷积的过程： ?...二.反卷积 　　既然有卷积过程那么肯定也有反卷积的过程对不对。不然怎么进行卷积神经网络的反向传导呢？嘿嘿 反卷积通常用于将低维特征映射成高维输入，与卷积操作的作用相反。还是看图比较舒服是吧： ?...嘿嘿 好了今天得深度学习笔记就到这里了，飞机我得去拿快递了嘿嘿。 最后我这是一列的学习笔记，有兴趣入门深度学习的可以看看在下后面的深度学习系列的笔记。

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    深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）

    前言 CNN概述 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高....另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络....卷积层负责提取图像中的局部特征； 池化层用来大幅降低参数量级(降维)； 全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。...卷积层 学习目标 掌握卷积计算过程 掌握特征图大小计算方法 掌握PyTorch卷积层API 卷积层在深度学习中具有极其重要的地位，特别是在图像处理和计算机视觉领域。...它能够有效地提取图像中的特征，通过滑动窗口和权重共享机制，实现对图像的高效处理。学习卷积层不仅有助于理解深度学习的基本原理，也是掌握先进图像处理技术的关键。

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    卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？

    前言 这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。...卷积神经网络的组件 从AlexNet在2012年ImageNet图像分类识别比赛中以碾压性的精度夺冠开始，卷积神经网络就一直流行到了现在。...现在，卷积神经网络已经被广泛的应用在了图像识别，自然语言处理，语音识别等领域，尤其在图像识别中取得了巨大的成功。本系列就开始带大家一起揭开卷积神经网络的神秘面纱，尝试窥探它背后的原理。...一般来说，平均池化可以减少第一种误差，更多的保留图像的背景信息，而最大池化可以降低第二种误差，更多的保留图像的纹理信息。总结一下，池化层优点有： 不变性，更关注是否存在某些特征而不是特征具体的位置。...GiantPandaCV，期待和你一起交流机器学习，深度学习，图像算法，优化技术，比赛及日常生活等。

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    卷积神经网络及其在图像处理中的应用

    一，前言 卷积神经网络（Constitutional Neural Networks, CNN）是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。...每一个特征映射由5X5的图像表示，代表了局部感知域中的5X5个权重。亮的像素点代表小的权重，与之对应的图像中的像素产生的影响要小一些。...三，卷积神经网络的应用 3.1 手写数字识别 Michael Nielsen提供了一个关于深度学习和CNN的在线电子书，并且提供了手写数字识别的例子程序，可以在GitHub上下载到。...3.4 谷歌围棋AlphaGo战胜人类 谷歌旗下DeepMind团队使用深度卷积神经网络在电脑围棋上取得了重大突破。...其中，“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，

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