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关键词

图像处理经典网络

image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换,其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层,以及 1 个全连接输出层。 3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。 NiN 4.1 网络结构 NiN 使⽤ 的卷积层来替代全连接层。 NiN 块是 NiN 中的基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全连接层的 卷积层串联⽽成。 GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结的网络结构,其基础卷积块称为 Inception 块,其结构如下: image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路 DenseNet 7.1 网络结构 DenseNet 的主要局部结构如下: image.png DenseNet 网络结构如下: image.png DenseNet 的基础块称为稠密块(DenseBlock

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卷积神经网络2.2经典网络

Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1, 各网络层之间存在连接,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。 讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多,LeNet-5 网络大约有 6 万个参数,AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络表现更为出色的另一个原因是因为它使用了 ReLU 激活函数 对于 AlexNet,其使用了 LRN 的结构(局部响应归一化),简单而言是在中间特征图中每一个点上所有信道的值进行归一化操作 具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大,参数量多,但是结构并不复杂。网络结构十分规整。

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    经典分类网络结构

    学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容 应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析,并介绍大部分的网络的特点。 3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中,这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数,还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层,即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结 ,其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。 ,称为“网络中的网络”(NIN),增强接受域内局部贴片的模型判别能力。

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    深度学习: CNN经典网络模型

    年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015 当今主流

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    网络经典命令行

    1.最基本,最常用的,测试物理网络的   ping 192.168.0.8 -t ,参数-t是等待用户去中断测试 2.查看DNS、IP、Mac等   A.Win98:winipcfg    202.99.160.68   Non-authoritative answer:   Name: pop.pcpop.com   Address: 202.99.160.212 3.网络信使 :   ARP -s 192.168.10.59 00 -50-ff-6c-08-75   解除网卡的IP与MAC地址的绑定:   arp -d 网卡IP 8.在网络邻居上隐藏你的计算机 计算机上安装的每一个以太网或令牌环网络适配器都有自己单独的表。如果在没有参数的情况下使用,则 arp 命令将显示帮助信息。    只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时,该命令才可用。

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    经典卷积网络之AlexNet

    原文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文,这个已经很老的文章了,分类领域应用CNN的经典文章 AlexNet 咋一看像是两个网络,实际上并不是这样,文章中是用两个GPU来训练的,所以华城这样了,实际上就是一系列卷积池化和全连接层构成的,具体的网络结构列表: ? 首先我们先不使用ImageNet来进行训练,只是测试其前馈和反馈的耗时,我们使用tf.randon_normal来随机生成一些图像数据, 然后使用前面的inference和FC函数来构建整个AlexNet网络

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    经典网络(Yolo)再现,全内容跟踪

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 经典网络(Yolo) 今天接着上一篇的内容继续 也被上一篇“Faith”读者说对了,在此也感谢大家的关注与阅读,O(∩_∩)O谢谢 YOLO 看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您 相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错! 我自己来总结下YOLO: YOLO网络的结构和在之前得模型比较类似,主要是最后两层的结构,卷积层之后接了一个4096维的全连接层,然后后边又全连接到7*7*30维的张量上。 实际上这个7*7就是划分的网格数,现在要在每个网格上预测目标两个可能的位置及这个位置的目标置信度和类别,也就是每个网络预测两个目标,每个目标的信息有4维坐标信息(中心点坐标+长宽),1个目标的置信度,还有类别数

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    经典网络模型总结之AlexNet篇

    之前基本把卷积神经网络的内容过了一遍,还差一点就是网络层的介绍,后来我想了一下,不如和经典的卷积神经网络放在一起,因为这些经典网络,因为应用了一些比较好的思想而取得state-of-the-art(当前最好 神经网络之所以在深度学习之前没有发展起来的一个重要原因就是很容易过拟合,而Dropout是一种避免过拟合的神器! 既然神经元断开了,那么就意味着网络的weights不再更新。然后按照断开之后的神经元的链接方式继续向前传播,利用输出的损失反向传播来更新参数。 图2: Dropout(来源网络) 2.

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    网络库浅析GO协程切换

    目前,高性能的网络服务都是采用异步IO和事件驱动。此方式采用epoll接收所有网络数据包,然后根据fd进行上下文切换,然后异步回调事件处理函数。 所以在网络编程方面,一般都采用一个连接开启一个协程的模式。 下面我们看下GO网络库netpoll的实现 1、数据结构 type netFD struct { pfd poll.FD // immutable until Close family 主要维护网络读写操作。其中成员最重要的成员pfd,它是一个底层netpoll的文件描述符。 poll.FD GO底层netpoll的文件描述符。主要有两个成员。 总结:GO的网络操作底层全部为非阻塞IO,具体情况为:go协程从网络读取数据,读取失败并且返回syscall.EAGAIN时,依次调用waitRead->runtime_pollWait->poll_runtime_pollWait

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    Android实现WIFI和GPRS网络切换

    在项目的开发中因为要使用到WIFI和GPRS网络切换,因此就研究了一下通过代码打开WIFI和GPRS的工作。 无论是切换WIFI还是切换GPRS网络都需要设置相应的权限,所以需要在AndroidManifest.xml文件中加入以下几行代码。 ) context.getSystemService(Context.WIFI_SERVICE); wm.setWifiEnabled(enabled); } 2、切换GPRS网络 由于Android 没有提供直接切换GPRS网络的方法,通过查看系统源码发现,系统是调用IConnectivityManager类中的setMobileDataEnabled(boolean)方法来设置GPRS网络的,由于方法不可见 GPRS网络切换了。

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    经典网络模型总结之GoogLeNet篇

    **************分割线************** 前面介绍了Alexnet,比较经典的模型,还差好几个,但是我这些理解的也不深,最关键的是有很多人比我讲的好。囧。 GoogLeNet告诉我们,卷积神经网络没有最深,只有更深。因为理论上来说,越深的网络可以学习到的特征越多,这样就有利于分类。插一张神图,哈哈哈。 ? Inception结构在Pooling之前还加了Relu激活函数,这个可以提高网络的非线性。 做了这么多工作其实主要就是为了在增加模型深度的前提下,尽量减小模型的计算量,也就是说,你不能一味的追求网络的深度而不考虑内存,GPU的限制吧! GoogLeNet的训练时间在普通的GPU上仅用了一周的时间,这里大概可以体会一下GoogLeNet的牛逼的地方,不要觉得一周的时间很久,像这么深的网络结构,能做到一周很不错了。

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    Pytorch-经典卷积网络介绍(上)

    本节介绍一些经典的卷积神经网络。 在近几年,计算机视觉学习发生了翻天覆地的变化, ? y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神经网络结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。 而后在alexnet出现后,一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG网络和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。 下面我们将依次介绍各个版本的卷积神经网络。 首先介绍LeNet-5. ? AlexNet共计8层结构,比当时普遍存在的3至4层神经网络结构更深。 当时碍于硬件限制,是在2块3GB内存的GTX 580显卡上运行。5个卷积层更有利于提取特征结构。

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    经典卷积网络之GooleInceptionNet

    网络结构简介 GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中,当时是第一名,最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。 Inception V1中指出,这种结构可以有效增加网络的深度和宽度,提升准确率且不至于过拟合。 人的神经元的连接是比较稀疏的,所以研究者认为大型神经网络的合理连接方式也应该是稀疏的。 尤其是对于非常大型,非常深的神经网络来说更是如此,Inception Net的主要目标就是找到最优的稀疏结构单元(Inception Module)。 ,同时收敛后的分类准确率也可提高,BN层用于神经网络的某层时,会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化,使输出规范化到N(0,1)的正太分布,减少了内部神经元分布的改变,BN的论文指出,传统的深度神经网络在训练的时候 有35-35,17-17,8-8三种不同的结构(输入尺寸),这些结构只在网络的后部出现,前部分还是普通的卷积层,而且其还在分支中使用了分支。如下图。 ?

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    Pytorch-经典卷积网络介绍(下)

    牛津大学以自身实验室的命名定义了VGG神经网络。VGG根据层数的不同包括有VGG-11、VGG-16、VGG-19等。 ? 这样做的原因在于可以使网络结构可以在不同的视野下进行学习。 Googlenet结构如下 ? 在中间节点处做了不同的kernel卷积运算。

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    计算机视觉经典网络回归--AlexNet

    网络结构 先看几张网络的结构图: ? 论文原文中的图 ? 细化的结构图 下面对网络中的一些细节进行介绍 3.1 非线性ReLU函数 在当时,标准的神经元激活函数是tanh()函数,即 这种饱和的非线性函数在梯度下降的时候要比非饱和的非线性函数慢得多,因此,在AlexNet 中使用ReLU函数作为激活函数 下面这种图展示了在一个4层的卷积网络中使用ReLU函数在CIFAR-10数据集上达到25%的训练错误率要比在相同网络相同条件下使用tanh函数快6倍 ? 3.5 总体结构 网络的最后一层(Full8)的输出给了一个包含1000个单元的softmax层,用来对1000个标签进行预测。 但是不使用这种方法又会导致严重的过拟合,迫使我们使用更小的网络

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    Android 实现无网络页面切换的示例代码

    本文介绍了Android 实现无网络页面切换的示例代码,分享给大家,具体如下: ? ? .."); return; } //切换到有网络页面 showHaveNetView(viewList,noNetView ); } }); //切换到无网络页面 showNoNetView(viewList,noNetView); } } 页面切换 .."); return; } //切换到有网络页面 showHaveNetView(viewList,noNetView ); } }); //切换到无网络页面 showNoNetView(viewList,noNetView); } }

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    从基础网络到NAS经典论文梳理

    Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 优点:VGG采用的是一种Pre-training的方式,这种方式在经典的神经网络中常见得到 ,就是先训练一部分小网络,然后再确保这部分网络稳定之后,再在这基础上逐渐加深。 表从左到右体现的就是这个过程,并且当网络处于D阶段的时候,效果是最优的,因此D阶段的网络也就是VGG-16了!E阶段得到的网络就是VGG-19了! 反向残差(inverted residuals)经典的残差连接的层都是通道数非常多的层,然而,反向残差连接的是瓶颈层。 将输入瓶颈尺寸和内部尺寸的比值称为扩展率。使用RELU6低精度计算更加鲁棒。 一种自动约束网络优化算法,在满足约束条件(即,资源预算)。生成一系列简单网络,实现网络的动态选择和进一步优化。

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    卷积神经网络经典结构(一)

    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,本次将详细介绍卷积神经网络经典结构,小结部分将前述的基础理论篇的讲解链接附上,方便大家进行参考。 ? 不过,由于现代卷积神经网络拥有多层甚至超多层卷积操作,随着网络深度的加深,后层神经元在第一层输入层的感受野会随之增大。 也就是说,小卷积核(如3×3)通过多层叠加可取得与大卷积核(如7×7)同等规模的感受野,此外采用小卷积核可带来其余两个优势:第一,因小卷积核需多层叠加,加深了网络深度进而增强了网络容量和复杂度;第二,增强网络容量的同时减少了参数个数 直到第五层,更具有分辨能力的模式被卷积网络所捕获——以上的这些观察就是深度网络中特征的层次性。 另外,得益于卷积网络特征的层次特性使得不同层特征可信息互补,因此对单个网络模型而言“多层特征融合”往往是一种很直接且有效的网络集成技术,对于提高网络精度通常有较好表现。

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    CVPR—II | 经典网络再现,全内容跟踪

    看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您,可以再一次阅读。 ? 相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错! 我自己来总结下YOLO: YOLO网络的结构和在之前得模型比较类似,主要是最后两层的结构,卷积层之后接了一个4096维的全连接层,然后后边又全连接到7*7*30维的张量上。 实际上这个7*7就是划分的网格数,现在要在每个网格上预测目标两个可能的位置及这个位置的目标置信度和类别,也就是每个网络预测两个目标,每个目标的信息有4维坐标信息(中心点坐标+长宽),1个目标的置信度,还有类别数

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