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聊聊卷积神经网络CNN

但是向全连接层(FC)输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元(同一纬度的神经元)处理，所以无法利用与形状相关的信息。 卷积层可以保持形状不变。...而输入数据的形状改变就会影响到输出数据的大小，这也是使用填充的作用，通过填充输入数据的周围数据，保持输出数据的大小，因此将数据传入到下一层时就不会出现丢失或数据不全。...多维的数据在不同的框架(pytorch、TensorFlow)中其表现形式也是不一样的，一般都是按照张量的阶度来标识数据维度。...分组卷积 在同一个卷积层中，能否使用不同尺寸的卷积核呢 CNN中神奇的1x1卷积 池化层 池化是缩小高、长方向上的空间的运算；对输入的特征图进行降采样，减少特征图的维度，同时保留重要的特征信息。...这两种方式都能有效地减少特征图的尺寸，进而降低计算复杂度。 如下，按步幅为2，进行2*2窗口的Max池化，在上一层的输出数据上应用窗口，滑动，每次取窗口内的最大值。

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TensorFlow和深度学习入门教程

保持训练图像的张量的形状是[None，28，28，1]，代表： 28，28，1：我们的图像是每像素28x28像素x 1值（灰度）。彩色图像的最后一个数字将为3，这里并不需要。...和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...您应该看到，测试损失在很大程度上被控制，噪音重新出现，但在这种情况下，至少测试精度保持不变，这是有点令人失望。这里出现“过度配合”的另一个原因。...即使今天有更简单的方法，“最大池（max-pooling）”有助于直观地了解卷积网络的运行情况：如果您假设在训练过程中，我们的小块权重会演变成过滤器，可以识别基本形状（水平和垂直线，曲线，……）然后一种将有用信息向下传递的方式是通过层数保持最大强度识别形状的输出...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步 在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。 在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。

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视频数据训练太慢？试试UT-Austin&FAIR提出的多重网格训练，加速4.5倍，还能提点！

受数值优化中多重网格方法的启发，作者提出使用具有不同时空分辨率的可变mini-batch形状。不同的形状源于对多个采样网格上的训练数据进行重采样。...3D CNN视频模型使用mini-batch优化方法（如SGD）进行训练。mini-batch形状B×T×H×W （mini-batch大小×帧数×高度×宽度）通常在整个训练过程中保持不变。...本文的多重网格方法使用一组采样网格和确定在每次训练迭代中使用哪个网格的网格schedule。无论怎么采样，训练保持不变的epoch，因此能够达到减少计算所需的FLOPs和时间的目的。...在更改网格时，mini-batch大小始终根据样本的形状进行缩放，以便mini-batch的FLOPs大致保持不变。 Multigrid Properties 多重网格训练依赖于数据和模型的两个属性。...在文章中，作者提出了集中调整帧率、长宽和batch size的策略，实验结果表明，动态可变的帧率、长宽和batch size相比于静态的帧率、长宽和batch size能够获得一定的性能提升，并且能够获得显著的训练加速

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TensorFlow和深度学习入门教程

保持训练图像的张量的形状是[None，28，28，1]，代表： 28，28，1：我们的图像是每像素28x28像素x 1值（灰度）。彩色图像的最后一个数字将为3，这里并不需要。...mnist_1.0_softmax.py 在train_step当我们问到TensorFlow出最小交叉熵是这里执行获得。那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。...： TensorFlow和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...即使今天有更简单的方法，“最大池（max-pooling）”有助于直观地了解卷积网络的运行情况：如果您假设在训练过程中，我们的小块权重会演变成过滤器，可以识别基本形状（水平和垂直线，曲线，……）然后一种将有用信息向下传递的方式是通过层数保持最大强度识别形状的输出...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步 在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。 在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

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。...在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...确保(1, 1, num_of_filters)从最后一个卷积块获得输出尺寸（这将被输入到完全连接的层）。 尝试减小/增大输入形状，内核大小或步幅，以满足步骤4中的条件。...第三点不能一概而论，因为它取决于诸如数据集中的图像数量，使用的数据扩充，模型初始化等因素。但是这些是实验中的观察结果。...可以设置要复制到训练和验证集中的图像数量。 提供有关数据集的统计信息，例如图像的最小，平均和最大高度和宽度。

5.1K31

深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD

希望在结束本文的阅读之后，你可以了解到以下两点： 1、深度学习是如何在目标检测中得到应用的。 2、这些目标检测模型的设计是如何在相互之间获得灵感的同时也有各自的特点。...所以，问题出现了，如果想在网络中 100% 共享卷积计算的话，我们应该如何在位置不变性（location invariance）和位置可变性（location variance）之间做出权衡呢？...然而，SSD 可以在单个步骤中完成上述两个步骤，并且在处理图像的同时预测边界框和类。...换句话说，如果有 4 个形状、尺寸等类似的边界框中有同一只狗，那么 NMS 就会保留信度最高的那个边界框而抛弃掉其它的。...SSD 的「正负」比一直保持在 1:3。 下图是 SSD 的架构示意图： ? 如上所述，最终有可缩小尺寸的「额外特征层」。这些尺寸变化的特征图有助于捕捉不同大小的目标。

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计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

获得深度学习的经验。 通过Google的TensorFlow来探索机器学习框架。 算法和工具 我们在这个项目中使用的5种方法分别是KNN、SVM、BP神经网络、CNN，以及迁移学习。...与此同时，我们还构造了用于k-NN方法的相邻数作为解析参数。 做好这些之后，我们开始提取数据集中的每个图像特征并将其放入数组中。...所以我们在数据集中共有2000张图像，彼此的尺寸各不同。但是我可以将它们调整为固定大小，如64 x 64或128 x 128。...从而我们发现图像尺寸越大，精度越好。但是，大的图像尺寸也会增加执行时间和内存消耗。所以我们终于决定图像尺寸为128x128，因为它不是太大，但同时也可以保证精度。...通过分割可以将80％的图像放入主要训练集中，保持10％作为训练期间的验证，频繁运行，然后将最终10％的图像用作测试集，以预测分类器在现实世界的表现。

3.6K121

TF图层指南：构建卷积神经网络

在本教程中，您将学习如何layers构建卷积神经网络模型来识别MNIST数据集中的手写数字。 ?...通常使用的池化算法是最大池，其提取特征映射的子区域（例如，2×2像素块），保持其最大值，并丢弃所有其他值。 密集（完全连接）层，对卷积层提取的特征进行分类，并由池层进行下采样。..., [-1, 28, 28, 1]) 请注意，我们已经指出-1了批量大小，其中规定了此维度应根据输入值的数量进行动态计算 features，并保持所有其他维度的大小不变。...要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状 ，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。

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认识卷积神经网络

池化层（Pooling Layer）：通常紧随卷积层之后，用于降低数据的空间维度，减少计算量，同时保持重要特征不变，常见的有最大池化（Max Pooling）。...卷积核 卷积核是一个小型矩阵，通常尺寸较小，如3x3或5x5，也有其他尺寸如7x7或更大。每个元素代表权重，用于与输入图像（或前一层的特征图）的对应部分相乘。...边缘处理: 为了处理边缘问题，可以在输入数据的边缘周围添加一圈或几圈零值，这个过程称为填充（padding）。填充可以保持输出特征图的尺寸或者增加尺寸。...，减少计算量，同时保持或提炼重要的特征信息。...边缘处理 与卷积层类似，池化层也可以通过添加边界填充（padding）来处理边缘，但实践中通常较少使用，因为池化的目的是降维而非保持尺寸不变。

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干货 | YJango的 卷积神经网络介绍

选择3x3的filter和1的zero padding，或5x5的filter和2的zero padding可以保持图片的原始尺寸。 这也是为什么大家多选择3x3和5x5的filter的原因。...因为空间共享，在不同位置的同一形状就可以被等价识别，所以不需要对每个位置都进行学习。 ? 旋转和视角不变性 个人觉得卷积神经网络克服这一不变性的主要手段还是靠大量的数据。...尺寸不变性 与平移不变性不同，最初的卷积网络并没有明确照顾尺寸不变性这一特点。 我们知道filter的size是事先选择的，而不同的尺寸所寻找的形状（概念）范围不同。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。 如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。...同时，小尺寸的堆叠需要很多个filters来共同完成，如果需要抓取的形状恰巧在5x5的范围，那么5x5会比3x3来的更有效率。

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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理？

多filters 非线性 输出尺寸控制 矩阵乘法执行卷积 Max pooling 全连接层 结构发展 画面不变性的满足 平移不变性 旋转和视角不变性 尺寸不变性 Inception的理解 1x1卷积核理解...旋转和视角不变性 个人觉得卷积神经网络克服这一不变性的主要手段还是靠大量的数据，并没有明确加入“旋转和视角不变性”的先验特性。 ?...尺寸不变性 与平移不变性不同，最初的卷积网络并没有明确照顾尺寸不变性这一特点。 我们知道filter的size是事先选择的，而不同的尺寸所寻找的形状（概念）范围不同。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。...同时，小尺寸的堆叠需要很多个filters来共同完成，如果需要抓取的形状恰巧在5x5的范围，那么5x5会比3x3来的更有效率。

1.3K70

干货 | YJango的卷积神经网络——介绍

选择3x3的filter和1的zero padding，或5x5的filter和2的zero padding可以保持图片的原始尺寸。...旋转和视角不变性 个人觉得卷积神经网络克服这一不变性的主要手段还是靠大量的数据。 并没有明确加入“旋转和视角不变性”的先验特性。...尺寸不变性 与平移不变性不同，最初的卷积网络并没有明确照顾尺寸不变性这一特点。 我们知道filter的size是事先选择的，而不同的尺寸所寻找的形状（概念）范围不同。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。 如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。...同时，小尺寸的堆叠需要很多个filters来共同完成，如果需要抓取的形状恰巧在5x5的范围，那么5x5会比3x3来的更有效率。

1.3K60

以不同的思考侧重介绍卷积神经网络

padding 形状、概念抓取 多filters 非线性 输出尺寸控制 矩阵乘法执行卷积 Max pooling 全连接层 结构发展 画面不变性的满足 平移不变性 旋转和视角不变性 尺寸不变性 Inception...因为空间共享，在不同位置的同一形状就可以被等价识别，所以不需要对每个位置都进行学习。 ? 二、旋转和视角不变性 个人觉得卷积神经网络克服这一不变性的主要手段还是靠大量的数据。...三、尺寸不变性 与平移不变性不同，最初的卷积网络并没有明确照顾尺寸不变性这一特点。 我们知道filter的size是事先选择的，而不同的尺寸所寻找的形状（概念）范围不同。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。 如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。...同时，小尺寸的堆叠需要很多个filters来共同完成，如果需要抓取的形状恰巧在5x5的范围，那么5x5会比3x3来的更有效率。

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盘点 | 对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习

接着，建构若干个我们需要解析的参数。由于想要同时测试整个数据集和带不同数量标签的子数据集的精确度，我们构建了一个作为参数的数据集并解析进我们的程序。...虽然图片的尺寸是不同的，但我们可以调整为固定的大小如 64x64 或 128x128。 预处理 在该项目中，我们主要使用 OpenCV 对图片进行预处理，如读取图片放入阵列或调整为我们需要的大小等。...在程序中有很多参数可以调整：在 image_to_feature_vector 函数中，我们设置的图片尺寸为 128x128，我们之前也尝试过使用其他尺寸（如 8x8、 64x64、256x256）进行训练...我们发现虽然图片的尺寸越大效果越好，但大尺寸的图片同样也增加了执行时间和内存需求。因此我们最后决定使用 128x128 的图片尺寸，因为其并不太大，同时还保证了准确度。...我们训练了 64x64 和 128x128 两种图片尺寸，结果表明尺寸越大模型精度就越高，但代价是运行时间会更长。 然后是神经网络层级数和它的形状。

12.1K102

深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

该格式不仅具有与图像相关的数据（如用于捕获图像的设备和医疗处理情境），还具有关于患者的 PHI (受保护的健康信息，protected health information)，如姓名、性别、年龄等。...它是输入为 x 的最值函数 (x,0)，比如一个卷积图像的矩阵。ReLU 接着把矩阵 x 中的所有负值置为零，并保持所有其他值不变。...对于 RReLU，aji 是一个在给定区间内取样的随机变量，在测试中保持不变。 噪声激活函数 这些都是拓展后包括了 Gaussian 噪声（Gaussian noise）的激活函数。 ?...最常见的形式，一个采用了步幅 2，尺寸 2x2 过滤器的池化层，同时沿着宽度和高度，以幅度 2 将输入中的每个深度切片向下取样，丢弃了激活值的 75%。...在此情况下，每个最大值运算都取了 4 个数字（某些深度切片中的小 2x2 区域）的最大值。深度方向的维度保持不变。更一般的来说，池化层就是： ?

3.4K90

资源 | 价值迭代网络的PyTorch实现与Visdom可视化

近日，GitHub 用户 Xingdong Zuo 又公开发布了一个 PyTorch 的版本和另一个 TensorFlow 版本，机器之心在本文中对前者进行了介绍。...每一个数据样本都由网格世界中当前状态的 (x, y) 坐标构成，后面跟着一张障碍图像（obstacle image）和一张目标图像（goal image）。...然后其被馈送到一个带有 [3,3] 滤波器和 150 个特征图卷积层，之后又是另一个带有 [3,3] 滤波器和 1 个特征图的卷积层。输出张量的形状是 [128, 1, 8, 8]。这就是奖励图像。...答：让我们假设在 8×8 的网格世界中，批大小为 128。一旦我们获得了形状为 [128, 1, 8, 8] 的奖励图像，那么我们就可以为 VI 模块中的 q 层做卷积层。...然后我们做一个面向信道的最大池化，以获得形状为 [128, 1, 8, 8] 的价值图像。最后我们将这个价值图像和奖励图像堆叠在一起，以进行新一次的 VI 迭代。 ?

1.2K80

实录 | 旷视研究院详解COCO2017人体姿态估计冠军论文（PPT+视频）

现在有两种主流的方式：软非最大值抑制（Soft NMS）和硬非最大值抑制（Hard NMS），软非最大值抑制是对所有的候选框去做重新的估分，对比较差的框保留但会抑制分数。...接下来说一下Pre-processing方面的细节，Pre-processing这块从比赛到之后的一些实验获得了一个结论：图片尺寸越大AP越高。 怎么样设计图片尺寸？...既能满足图片的尺寸，又能满足batch_size的要求，而能实现这一要求的原因主要是人的形状一般是长形的而不是方形的，用方形的尺寸会增加计算量而不提高精度。...Crop augmentation 先crop，后padding再resize，这样输入图片会保持长宽比。我们做过类似的实验，抠图直接resize到输入尺寸，这样图片会损失长宽比，结果会差一点。...有的，不过我们的code是旷视自研深度学习框架Meg Brain上实现的，要迁移到开源框架（如tensorflow）需要一个过程，还有开源时间也跟我们的工作安排有关。

1.4K40

Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

为了获得更好的检测效率和精度，最近的一些工作，如SPPnet和Fast R‐CNN，提出了共享计算负荷的CNN特征提取的所有区域的建议。...在我们的工作中，我们首先调查了所有现有数据集的目标类获得NWPU VHR‐10数据集和DOTA数据集中常用的10个目标类别。...如图4所示，我们在小型实例和大型实例之间实现了良好的平衡。此外，不同类别目标的显著尺寸差异使得检测任务更具挑战性，因为这要求探测器必须足够灵活，能够同时处理小尺寸和大尺寸目标。??...这不仅是因为传感器的空间分辨率，还因为‐级尺寸变化(例如航空母舰对汽车)和级内尺寸变化(例如航空母舰对渔船)。在所提议的DIOR数据集中，目标实例的大小变化范围很大。...为了增加目标的尺寸变化，我们收集目标空间分辨率不同的图像，并在我们的数据集中收集同一目标类别和不同目标类别中包含丰富尺寸变化的图像。如图5 (a)所示，“vehicle”和“ship”实例的大小不同。

6.4K53

【机器学习】彻底搞懂CNN

并且通过构造特定的卷积神经元，可以模拟不同神经元对不同形状刺激不同反应的性质。如下图所示，一个神经元处理一层会形成一个feature map，多层叠加，层数逐渐加深。...感受野（kernel或filter）的尺寸可以看做fh*fw，由于感受野本身具有尺寸，feature map会不断缩小，为了处理方便，使得每层大小不变，于是我们每层加值为0的边（zero padding...），保证经过处理以后的feature map同前一层尺寸一样。...2、TensorFlow实现 以下是使用TensorFlow实现的代码，主要使用conv2d这个函数 下面是padding的值SAME和VALID的区别（filter的宽度为6，stride为5），SAME...具体的Pooling有两种，取平均值（mean）和取最大值（max）。

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