本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ,介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。
在全连接网络[1]中,一张图像上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络,如图1所示,28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1的数据作为输入。
一、初识卷积网络结构 01 概览 前面已经做过手写体识别的任务。之前我们只是使用了两层的全连接层,或者根据喜好多加几层。我更喜欢把这样的结构叫做多层感知机,即使用到了一些现代的权重初始化方式,更好的激活函数reLU等,我还是倾向于叫做多层感知机。 对于前面的这个手写体的识别任务,我们一开始就把图片展开成了一个一维的向量来做的(要是你有印象的话),虽然效果还行,但是却忽略了很重要的一点,那就是位置关系。 以这个喵的图片为例,我们的任务现在是想识别这只猫,按照之前的做法就是把这幅图片弄成一个一维向量,然后
上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车是马还是飞机未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西
小白好久没有写文章了,近期的事情比较多,公众号的好多事情都是由师弟们在处理,今天终于抽出点时间可以和小伙伴们共同学习。本次为小伙伴们带来的是图像特征专题,Moravec特征点的原理与提取。
该文介绍了如何使用HOG+SVM进行行人检测,并给出了OpenCV封装好的函数用法。首先介绍了HOG+SVM的背景知识,然后给出代码示例,最后通过两个测试图片的读取和运行结果展示。
在Android开发领域,RecyclerView是展示动态数据列表的强大工具,凭借其灵活性和高性能,成为了面试中的热门话题。本文旨在深入探讨与RecyclerView相关的高频面试问题,并提供详尽的解答技巧,帮助求职者在面试中脱颖而出。
1、pooling是在卷积网络(CNN)中一般在卷积层(conv)之后使用的特征提取层,使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。一方面防止无用参数增加时间复杂度,一方面增加了特征的整合度。
本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法,包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理,然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后,介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法,并给出了实验结果。
计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移、人工图片合成等等。
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。
这节课就进入了正题讲起了卷积神经网络(Convolutional Neural Network),这应该是目前最流行的神经网络了,很多目标追踪算法和现代的应用都用到了卷积神经网络,学好这个才能算是入了深度学习的门,以前学过相关理论,因此这篇就写得简单点,主要是记录一下相应的知识点,加强一些概念性东西的理解。
可以看到,CNN通常包括这几层:输入层(input layer)、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer)以及输出层(全连接层+softmax layer)。
最近在做姿态估计的项目,在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解,所以整理了该文章,内容如下:
在我们谈RecyclerView的性能优化之前,先让我们回顾一下RecyclerView的缓存机制。
假设给定一张图(可能是字母X或者字母O),通过CNN即可识别出是X还是O,如下图所示
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)是一种专门用来处理网格结构数据(例如图像数据)的前馈神经网络,是由生物学家Hubel和Wiesel在早期关于猫脑视觉皮层的研究发展而来。Hubel和Wiesel通过对猫脑视觉皮层的研究,发现初级视觉皮层中的神经元会响应视觉环境中特定的特征(称之为感受野机制),他们注意到了两种不同类型的细胞,简单细胞和复杂细胞。其中,简单细胞只对特定的空间位置和方向具有强烈的反应,而复杂细胞具有更大的接受域,其对于特征位置的微小偏移具有不变性。
卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989),也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括:输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层(activation layer)、池化层(poling layer)、全连接层(full-connected layer)、输出层(output layer)。
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:
在全连接网络1中,一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络,如 图1 所示,28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。
之前一直太忙,没时间整理,这两天抽出点时间整理一下卷积、反卷积、池化、反池化的内容,也希望自己对一些比较模糊的地方可以理解的更加清晰。
前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络,也就是DNN,其源起于MLP网络,经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持,使得网络在层数深的情况下能够有效训练,并大大增强了网络的信息表达能力(神经网络模型本质上是在拟合一个相对复杂的映射函数,随着网络层数的增加,能拟合逼近的映射函数可以越复杂,意味着信息表达能力越强)。
关于RecyclerView,之前我写过一篇比较基础的文章,主要说的是缓存和优化等问题。但是有读者反映问题不够实际和深入。于是,我又去淘了一些关于RecyclerView的面试真题,大家一起看看吧,这次的问题如果都弄懂了,下次面试再遇到RecyclerView应该就没啥可担心的了。
然后在配置一下,微信小程序的 AppId,直接去之前的项目中拷贝一下即可,找到之前项目的 manifest.json 文件,然后选择微信小程序配置,复制一下即可:
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用。
卷积神经网络又称作(ConvNet, CNN),它的出现解决了人工智能图像识别的难题,图像识别数据量大,并且在识别的过程中很难保留原有的信息,因此卷积的作用就体现在这里。比如我们经常说的像素,100W像素,那就是,1000X1000个像素点,同时每个像素点上有3个颜色参数,分别为红、绿、蓝。那么处理一张100w像素的图片,就需要输入300w个参数,这还是100w像素的图片,现在看看自己手机的照片,随便一张都是千万级别的,因此图片数据需要降维。
近段时间,Transformer-based模型在Visual Recognition领域取得了非常大的进展。但是如果不借助额外的训练数据,Transformer-based模型离CNN-based模型还是具有一定的差距(NFNet-F5(CNN-based):86.8%,CaiT(Transformer-based):86.5%)。作者认为,这是因为token embedding并没有进行细粒度特征表示,因此本文提出了一种新的Attention方式,通过局部信息的感知,能够获得更加细粒度的特征表示。
继上半年分享的『基于Transformer的通用视觉架构:Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『Swin Transformer为主干,清华等提出MoBY自监督学习方法,代码已开源』,Swin Transformer 惊艳所有人之后,MSRA 开源 〖Video Swin Transformer〗,效果如何?
深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征。本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文章通过几个简单的例子,展示卷积层是如何工作的,以及概述了反向传播的过程,将让你对卷积神经网络CNN提取图像特征有一个透彻的理解。那么我们首先从最基本的数学计算——卷积操作开始。
作者:YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题,开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
AI科技评论按:本文来源 知乎,作者:YJango,AI科技评论授权转载。 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种模拟生物神经系统的结构和行为,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。ANN通过调整内部神经元与神经元之间的权重关系,从而达到处理信息的目的。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它由若干卷积层和池化层组成,尤其在图像处理方面CNN的表现十分出色。
C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度) 34848个
回顾整篇文章,发现我们已经实现了RecyclerView的很多扩展功能,包括:打造万能适配器、添加Item事件、添加头视图和尾视图、设置空布局、侧滑拖拽。
本文的代码以图片形式显示,点击图片显示高清图。 前言 下文中Demo的源代码地址:RecyclerViewDemo(Github)。 Demo1: RecyclerView添加HeaderView和FooterView,ItemDecoration范例。 Demo2: ListView实现局部刷新。 Demo3: RecyclerView实现拖拽、侧滑删除。 Demo4: RecyclerView闪屏问题。 Demo5: RecyclerView实现setEmptyView()。 Demo6: Recyc
关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://t.cn/RyhpHjM)(CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕,视频连接:http://www.mooc.ai/course/268)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识,不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
作者 | YJango 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分
目录: 一、设置导航栏样式 二、解决自定义导航栏返回按钮后侧滑不可用问题 三、隐藏导航栏底部的分割线 四、导航栏引起的布局问题 相关文章:iOS状态栏的使用总结 一、设置导航栏样式 设置导航栏的样式可分为全局设置与局部设置; 1.全局设置 全局设置一般的都是在AppDelegate中设置,这样整个app都会生效,相关的代码与效果图如下: //1.设置导航栏背景颜色 [[UINavigationBar appearance] setBarTintColor:[UIColor orangeColor]];
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 前面, 介绍了DNN及其参数求解的方法(深度学习之 BP 算法),我们知道DNN仍然存在很多的问题,其中最主要的就是BP求解可能造成的梯度消失和梯度爆炸.那么
边缘检测是计算机视觉中最基本的问题之一,具有广泛的应用。边缘检测的目的是提取出准确的目标边界和视觉显著边缘。边缘检测与上下文和图像语义信息相关密切。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。
深度学习是基于多层神经网络的一种对数据进行自动表征学习的框架,能使人逐步摆脱传统的人工特征提取过程,它的基础之一是distributed representation,读论文时注意以下概念区分:
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例,展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时,本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络,包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
项目基于阿里云天池平台,提供数千份精标注布样数据,以“视觉计算辅助良品检验”为主题,聚焦布匹疵点智能识别,开展大数据与人工智能技术在布匹疵点识别上的应用探索,助力工业制造良品提升。
一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关的理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。 二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 📷 图1 识别过程就像图片中那样,经过多次卷积和池化(又叫子采样),最后全连接就运算完成了。 2.2 卷积 卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经
本文介绍了神经网络中卷积、1*1卷积、全卷积、参数共享、感受野、dilated convolution、卷积实现、1*1卷积的作用、全卷积的作用等技术内容。
本文全网首发独家改进:多尺度空洞注意力(MSDA)采用多头的设计,在不同的头部使用不同的空洞率执行滑动窗口膨胀注意力(SWDA),全网独家首发,创新力度十足,适合科研
俗话说「人靠衣装马靠鞍」,一个网页的漂亮与否CSS起到了很大的作用。它能够帮助我们进行美化。因此 CSS 在前端开发中的地位不用多说。
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