下一步，我们会仔细讨论框架、损失函数以及训练过程中各个组件的具体细节。...在分类任务中输入图片的尺寸是固定的，因为网络最后一部分的全连接层需要固定长度的输入。在接入全连接层前，通常要将最后一层卷积的输出展开成一维张量。...之前提到过锚点是解决长度可变问题的一种方法，现在将详细介绍。 我们的目标是寻找图片中的边框。这些边框是不同尺寸、不同比例的矩形。设想我们在解决问题前已知图片中有两个目标。...在最初的 Faster R-CNN 论文中，R-CNN 对每个建议采用特征图，将它平坦化并使用两个大小为 4096 的有 ReLU 激活函数的全连接层。...后处理 与 RPN 相似，我们最终得到了很多已经分配了类别的目标，在返回它们之前需要进一步处理。 为了实施边框调整，我们必须考虑哪个类别具有对该建议的最高概率。
目录 整体结构 基础网络 Anchor Region Proposal Network（RPN网络） RPN网络的训练以及损失函数 RPN后期处理 Region of Interst Pooling（RoI...整体来看，Faster R-CNN一共要经过4个阶段： 图片首先会经过一个预训练过的卷积特征提取层来提取图片的特征，这里会输出图片的特征图feature map，用作下一阶段的输入。...RPN通过使用固定大小的anchor（参考框）来解决这个可变长的问题，这些anchor将会均匀地放置在整个原始图像中（后面会详细展开）。...不同于使用普通的L1或者L2损失来就算边界框回归损失，论文建议使用Smooth L1损失。smooth L1损失让损失对于离群点更加鲁棒，相比于L2损失函数，可控制梯度的量级使训练时不容易震荡。...R-CNN后续处理 与RPN类似，我们最终得到了一堆分配了具体类别的框，这些框在返回之前还需要做一些处理。
构建CNN模型的代码是非常简单的。加入dropout层是为了避免过拟合问题。 损失函数的定义为均方误差（MSE），而优化器选用最先进的Adam自适应优化。...计算某个卷积层输出数据维度的公式是： 输出时间步长=（输入时间步长 - 核窗口大小）/步幅+ 1 在下面代码的末尾，我添加了两个回调函数CSVLogger和ModelCheckpoint。...但是，使用Leaky ReLU作为激活函数的4层CNN模型会得到较大的验证损失值，这可能是由于重新验证的模型所导致的问题。...虽然3层CNN似乎可以更好地捕捉数据的局部时间依赖性，但最好的模型似乎是用 tanh和Leaky ReLU作为激活函数的LSTM模型。...用Tanh和Leaky ReLu作为激活函数的LSTM模型 用Leaky ReLu作为激活函数的3层CNN模型 虽然预测看起来都相当不错，但是过度拟合还是很值得留意的。
如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。 较新的体系结构确实能够处理可变的输入图像大小，但是与图像分类任务相比，它在对象检测和分割任务中更为常见。...这是一个有趣的原因，其原因如下： 调整图像大小容易使重要功能失真 预训练的架构非常庞大，并且总是过度拟合数据集 任务要求低延迟 需要具有可变输入尺寸的CNN 尝试了MobileNet和EfficientNet...尽管没有密集层可以输入可变的输入，但是有两种技术可以在保留可变输入尺寸的同时使用密集层。本教程描述了其中一些技术。...FCN_model：需要指定最终输出层中所需的类数。 将上述对象传递给train()使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数编译模型的函数。创建一个检查点回调，以在训练期间保存最佳模型。...最佳模型是根据每个时期结束时的验证集计算出的损失值确定的。fit_generator()函数在很大程度上简化了代码。
A Gilani [《Table detection using deep learning》]展示了如何使用深度学习来识别表格。文档图片最初是按照文中提出的方法进行预处理的。...由于表格可能以不同的大小和转换（方向）的形式出现，传统的CNN有一个固定的感受野，这使得表格识别很困难。可变形卷积将其感受野建立在输入的基础上，使其能够对其感受野进行改造以匹配输入。...由于表格可能以不同的大小和转换（方向）的形式出现，传统的CNN有一个固定的感受野，这使得表格识别很困难。可变形卷积将其感受野建立在输入的基础上，使其能够对其感受野进行改造以匹配输入。...由于f-measure达到99.4%，在ICDAR- 2013数据集上全面优于之前的最先进的方法。Schreiber等人使用了基于传统卷积运算的faster R-CNN的方法。...然而，一个可变形的DETR可以利用基于可变形卷积的Attention网络和多尺度输入特征来解决这一问题。它只考虑一个参考像素附近的几个样本像素，无论输入特征的大小如何，如图2所示。
当谈到基于CNN的深度学习例子时，图像分类是最常见的任务之一。CNN（卷积神经网络）在图像处理任务中表现出色，能够自动学习图像的特征表示。...这个基于CNN的图像分类例子展示了如何使用深度学习来解决实际问题。通过构建一个CNN模型并对其进行训练，我们能够对图像进行分类，并获得模型在测试集上的准确率评估。 下面是代码每部分分段介绍。...在init方法中，我们定义了模型的各个层次和参数。每个卷积层的参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长和填充。每个全连接层的参数包括输入大小和输出大小。...= optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 随机梯度下降优化器 我们实例化了之前定义的CNN模型，并定义了损失函数和优化器。...这个基于CNN的图像分类例子展示了如何使用深度学习来解决实际问题。通过构建一个CNN模型并对其进行训练，我们能够对图像进行分类，并获得模型在测试集上的准确率评估。
显然，可以使用 CNN 从输入数据中提取一些有意义的特征向量来解决许多涉及图像的任务，然后根据任务以某种方式对其进行处理并将其馈入不同的损失函数。...它与分类模型极为相似，不同之处在于，我们在末尾有多个输出层而不是只有一个，并且每个层都有自己的损失函数： def build_graph(self): self....想法是在输入图像上滑动固定大小的窗口。 然后，将窗口中每个位置的内容发送到分类器，该分类器将告诉我们该窗口是否包含感兴趣的对象。...因此，要查找更大或更小的对象，我们还可以在测试时使用更大或更小的窗口，并在将其发送到分类器之前调整内容的大小。...目前，我们可以想象在图像上可以检测到的对象数量将是网格大小。 稍后，我们将看到如何处理每个网格单元的多个对象。
这一行为会占用大量的磁盘空间；针对传统的CNN来说，输入的map需要时固定尺寸的，而归一化过程中对图片产生的形变会导致图片大小改变，这对CNN的特征提取有致命的坏处；每个region proposal都需要进入...那就是因为不是固定大小的输入，会导致每次池化网格的大小都必须手动计算。这也将是在以后会得到改进的地方之一 。...RPN的具体操作流程如下：使用小型网络在最后的卷积特征地图feature map上执行滑动扫描，每当滑动网络完全连接到特征地图上的 n* n窗口，然后将其映射到低维矢量，最后将这个低维矢量发送到两个完全连接的层...即 bbox回归层（ reg）和 box分类层（ cls）。 滑动窗口处理确保reg层和cls层与conv5-3的整个特征空间相关联。...loss_cls层评估分类损失函数，由真实分类的概率决定： loss_bbox评估检测框定位的损失函数。
为了解决当前检测方法在处理较小目标时的相对较差性能，[2]提出了SO-YOLO，该模型首先使用CNN提取图像特征，然后使用YOLO进行白细胞目标检测。...转置卷积的优势包括： 通过可学习的参数适应数据，使得输出不仅放大特征图，而且以卷积的形式重构输入，这是通过在特征图扩展后通过填充零实现卷积运算； 它可以处理非均匀采样问题，通过在不同的输出图像位置采样输入图像的不同区域...编码器的输入是一个多级特征图，集成空间位置编码和尺度编码，如图1所示。编码器内的每一层都由一个可变形自注意力模块和一个前馈网络（FFN）组成。...3.6.2 Regression Loss 由于L1损失函数受到白细胞输入图像大小的影响，作者通过将L1损失函数与GIoU损失函数相结合，形成了一种新的回归损失函数来解决这个问题。...此外，为每个编码器层计算分类和损失函数以简化模型训练。因此，最终损失函数如公式（8）所示，其中每个解码器层作为模型的终端层进行预测。在这里，“N”表示解码器层的数量。
损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。...当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。 类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。...当我们训练神经网络时，权重在梯度下降的每个步骤之后都会改变， 这会改变数据的形状如何发送到下一层 但是下一层预期分布类似于之前所看到的分布。...所以我们在将数据发送到下一层之前明确规范化数据 17) 过滤器/滤波器 (Filters) ——CNN中的滤波器，卷基层被使用到：具体是指将一个权重矩阵乘以输入图像的一个部分，产生相应的卷积输出。...如应用过滤器，在相同补白的情况下，卷积后的图像大小等于实际图像的大小。
当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时，我们使用循环神经网络（RNN） 传统的神经网络和CNN需要一个固定的输入向量，在固定的层集上应用激活函数产生固定大小的输出。...我们不能用可变大小的图像来做预测 现在，如果我们需要对依赖于先前输入状态（如消息）的序列数据进行操作，或者序列数据可以在输入或输出中，或者同时在输入和输出中，而这正是我们使用RNNs的地方，该怎么办。...前面所述的RNN可以有一个或多个输入和一个或多个输出，即可变输入和可变输出。 RNN可用于 分类图像 图像采集 机器翻译 视频分类 情绪分析 ? RNN是如何工作的？ 先解释符号。...h是隐藏状态 x为输入 y为输出 W是权重 t是时间步长 当我们在处理序列数据时，RNN在时间步t上取一个输入x。RNN在时间步t-1上取隐藏状态值来计算时间步t上的隐藏状态h并应用tanh激活函数。...我们随机初始化权重矩阵，在训练过程中，我们需要找到矩阵的值，使我们有理想的行为，所以我们计算损失函数L。损失函数L是通过测量实际输出和预测输出之间的差异来计算的。用交叉熵函数计算L。 ?
那这个偏移量如何算呢？我们来看： ?...对于输入的一张feature map，假设原来的卷积操作是3×3的，那么为了学习偏移量offset，我们定义另外一个3×3的卷积层（图中上面的那层），输出的维度其实就是原来feature map大小，channel...实现上大致是用主网络训练过程中得到的RoI去裁剪原图，然后将裁剪到的图resize到224×224大小作为子网络的输入，这部分最后提取的特征和主网络输出的1024维特征作为feature mimicking...loss的输入，用来约束这2个特征的差异（通过一个余弦相似度计算，如下图所示），同时子网络通过一个分类损失进行监督学习，因为并不需要回归坐标，所以没有回归损失。...再用直白一点的话说，因为RCNN这个子网络的输入就是RoI在原输入图像上裁剪出来的图像，因此不存在RoI以外区域信息的干扰，这就使得RCNN这个网络训练得到的分类结果更加可靠，以此通过一个损失函数监督主网络
一种定位方式是首先将给定图像传入一系列卷积层和池化层 并为该图像创建一个特征向量，保留相同的全连接层进行分类，然后在特征向量之后添加另一个全连接层，目的是预测边界框的位置和大小，称其为边界框坐标。...这样我们可以通过对比类别和边界框的预测值和真实值训练网络。 我们已经知道如何使用交叉熵损失等衡量分类模型的性能，但交叉熵适合概率值在 0 和 1 之间的模型。...可以通过跟踪身体关节的14个点来估计人体的姿势 加权损失函数(Weighted Loss Functions) 如何训练具有两个不同输出（一个类和一个边界框）的网络以及这些输出的不同损失？...因为这些区域通常具有不同的大小 因此首先需要被转换成标准大小 ，CNN 能够接受为输入图像。...同样，我们需要处理这些投射中不同大小的区域，因为网络中的更深的层级要求输入时固定大小。因此，需要执行感兴趣区域(ROIs)池化，将这些区域调整为固定大小，然后再送到全连接层中。 ?
下图显示了在进行重新参数化之前的 VAE 模型，在左侧进行了重新参数化之后。 蓝色框是损失函数的两个部分。...损失函数加权 我们还可以处理不平衡类，并通过将损失权重包括在内来处理不平衡数据的分类问题。 这种惩罚或权重迫使模型更多地关注少数群体（样本较少的类别）。...但是，在尝试设计自己的 CNN 之前，您应该查看其他现成的架构以从中学习，并检查它们是否已经为您完成了工作。 使用内核大小为3x3的卷积层。 就参数和计算而言，较大的内核更昂贵。...随着您对网络的深入了解，逐渐减小特征图的空间大小。 最小化 FC 层的数量（在最后一层之前使用丢弃）。 仅在最终需要连接某些标量特征时才使用 FC。...批量 您希望在流水线末尾做的最后一件事是生成一批准备发送到 GPU 进行训练的数据。
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...CNN中的卷积层通过若干个kernel来获取输入的特征，每个kernel只通过一个小窗口在整体的输入上滑动，所以不管输入大小怎么变化，对于卷积层来说都是一样的。...因为前面分析过了，Dense层才是让CNN无法处理可变大小输入的罪魁祸首，Dense一拿掉，剩下的卷积层啊池化层啊都可以快乐地迁移到各种不同大小的输入上了。...---- 以上总结了这个深度学习中的“小问题”——“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”
在本节中，将回顾一些有代表性的论文。目前的技术大多采用参数化表示，即对三维曲面的流形进行参数化处理。...Tran[2]使用这种结构来对编码面部特征和纹理的3DMM的198个参数进行回归。它已经通过使用L2不对称损失（有利于远离平均值的三维重建的损失函数）的三维监督进行训练。...在每一次迭代中，网络将之前重建的人脸，与输入的图像一起，投影到一个使用前置摄像头的图像上，并对3DMM的参数进行回归，并且用平均人脸初始化重构。...编码器是一个从图像到可变形模型坐标的回归网络，解码器是一个固定的、可微的渲染层，试图再现输入的照片。 损失测量的是重新制作的照片和输入的照片之间的差异。...然后，该方法应用一个损失来测量这两个特征向量之间的差异，而不是使用渲染图像和输入照片之间的像素级距离。仅使用人脸识别网络、可变形人脸模型和未标记人脸图像数据集训练三维人脸形状和纹理回归网络。
处理这一问题的经典方法是DPM（Deformable Part Model），正如其名，这是可变形的组件模型，是一种基于组件的检测算法。...经典的卷积神经网络有一个问题是它只能接受固定大小的输入图像，这是因为第一个全连接层和它之前的卷积层之间的权重矩阵大小是固定的，而卷积层、全连接层本身对输入图像的大小并没有限制。...在卷积神经网络中，卷积层并不要求输入图像的尺寸固定，只有第一个全连接层需要固定尺寸的输入，因为它和前一层之间的权重矩阵是固定大小的，其他的全连接层也不要求图像的尺寸固定。...如果在最后一个卷积层和第一个全连接层之间做一些处理，将不同大小的图像变为固定大小的全连接层输入就可以解决问题。...分类损失采用binary cross-entropy损失函数替换Softmax损失函数（Softmax会选择分数最高的类别判定为当前框所属的类别，而现实中一个目标可能属于多个类别标签） ?
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