使用的activation function是relu，full connection layer是softmax分类函数，优化方法为RMsprop 难到是需要加入噪音更好，CNN中加入高斯噪音不是让模型更稳健的吗 9 用数据增强的时候，也需要小心，图片调整的幅度等均会对模型的正确率有影响。 10，对3个颜色的图像转换为gray以后，分类准确率稳定在 0.5左右，几乎就是废掉了，说明图像的像素对于模型的影响巨大，后来了解到有“图像超分辨率重建Super-Resolution”其实是可以对图像做像素的分辨率更高 查了下，像mnist这样的数据集都是经过处理后才放入模型中的，所以，不能完全指望着CNN卷积池化就把所有的问题都解决掉，尽管图像分类和识别正在像CNN转移。 keras遇到的坑（可能是水平的问题，总之有困惑） (1) 多次运行会在上一次运行过的数据上起作用，比如， train_x , val_x , train_y, val_y = train_test_split
关键是CNN的使用，它是在一个具有挑战性的图像分类任务中预先训练的，该任务被重新用作标题生成问题的特征提取程序。 … 使用CNN作为图像“编码器”是很自然的，首先对其进行图像分类任务的预训练，然后使用最后一个隐藏层作为生成句子的RNN解码器的输入。 这一层实现了多次应用同一层或多个层的期望结果。在本例中，将其多次应用于多个输入时间步骤，并依次为LSTM模型提供一系列图像解释或图像特性。 这个问题涉及到一系列帧的生成。在每个图像中，从左到右或从右到左画一条线。每一帧显示一行的一个像素的扩展。模型的任务是在帧序列中对这条线是向左移动还是向右移动进行分类。 运行结果可能会有所不同，如果不是100％准确性，尝试多运行该示例几次。
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是的，USI做到了，USI不仅可以对于Batch-size的大小设定很鲁棒，做到几乎没有影响；同时对于不同的教师模型很鲁棒；甚至对于教师模型的前传还进行了优化融合，进一步加快训练的速度，等等，话不多说， 使用USI对深度学习模型进行方法上的速度-准确性比较。 然而，教师模型也有不可忽视的概率所谓的误分类概率11.3%。但是这并不是一个误分类，因为飞机上有机翼。这里的教师模型减轻了GT标签不是相互排斥的情况，并提供了关于图像内容的更准确的信息。 具有相似准确性的教师模型训练学生模型可以达到相似的准确性，无论是CNN还是Transformer。 KD对于训练的影响 增加KD监督会带来额外的开销，并降低了训练速度。然而，额外的开销通常很小。 这表明USI在固定的学习速率下运行良好。 3.4 对于教师模型的鲁棒性 从表4中可以看到，CNN和Transformer的学生模型与CNN和Transformer教师模型结果都很好。
本文要速递介绍的这两篇论文，我觉得都是相当具有影响力的paper。 SOLO网络 Abstract：我们提出了一种新的简单方法来对图像中的实例进行分割。与许多其他密集的预测任务（例如语义分割）相比，任意数量的实例使实例分割更具挑战性。 为了预测每个实例的 Mask，主流方法要么遵循“Mask R-CNN”所使用的“检测后分割（detect-then-segment）”策略，要么先预测类别 masks，然后使用聚类方法将像素分组为单个实例 我们通过引入“实例类别（instance categories）”的概念以全新的视角解决实例分割的任务，根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别，从而将实例 mask 分割很好地转换为可分类的类别问题 现在，实例分割被分解为两个分类任务。我们展示了一个简单且灵活的实例分割框架，具有强大的性能，可达到Mask R-CNN同等的准确性，并且在准确性方面优于最近的singleshot实例分割算法。
▌正则化 在图像分类任务中，正则化的引入能够辅助模型的优化过程。 特别地，不同于图像分类任务中的输入，目标检测器通常使用高分辨率的图像输入进行训练，BN 策略的引入虽然可以减少批量大小内存，但是小批量的输入会严重降低模型的准确性。 GN 方法的计算与输入的批量维度无关，因此引用该正则化方法时，模型准确性对输入的批量大小并不敏感。 我们需要大数据吗？的确需要。但如果我们考虑数据收集和清理的成本的话，一个通用的大规模分类的数据集并不是理想的选择。 如果在大规模的分类数据集上预训练的收益呈指数型下降减少，那么在目标域上收集数据将会是更有效的做法。 我们应该追求通用的模型性能吗？毫无疑问，我们的目标是模型能够学习到通用的特征表征。
具体步骤分为七步： 第 1 步：检测人类 第 2 步：检测狗 第 3 步：创建一个CNN 来对狗品种进行分类 第 4 步：使用 CNN 对狗品种进行分类（使用迁移学习） 第 5 步：创建一个CNN来对狗品种进行分类 第3步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类 现在有了在图像中检测人类和狗的功能，必须设计出一种从图像中预测品种的方法。 第4步 使用 CNN 对狗品种进行分类 上面的模型没有给出理想的准确度，值得庆幸的是，「迁移学习」可以帮助实现。 这样，研究者可以在不牺牲准确性的情况下减少训练时间。 第5步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类（使用迁移学习） 接下来，研究者对下载到各自架构的瓶颈特性上训练更多模型 (Resnet-50，InceptionV3)。 也就是说，在20次迭代内就可以实现最佳的验证损失和准确性。 此外，在CNN结构中添加太多层并不能提高准确性。 因而，最终模型保留了1 个GAP 2D层和1个Dense Softmax层。
本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding 单阶段目标检测器，本文的YOLO（You Only Look Once），通过创建输入图像的特征图、学习类别概率和整个图像的边界框坐标，将目标识别视为一个简单的回归问题。算法只运行一次。 ，因为他对交并比的影响更大，交并比是一种评估指标，用于衡量数据集上对象检测器模型的准确性 [6]。 YOLO V2 在分类和检测数据集上联合训练。该方法对图像进行标记以进行检测，识别边界框和对常见对象进行分类。还是用仅具有类标签的图像用于扩展算法可以检测的类别。 随着时间的推移，YOLO 的应用在全球范围内不断增长，研究领域也增加了许多新的变化，在卷积神经网络 (CNN) 中，一些想法可以提高模型的准确性。
根据文件名区分类别是很容易的。如果您只是随机分割数据集，那么将会有验证集中的信息泄漏到训练集。 我在一开始就犯了这个错误。我随机分割数据集，获得了超过99.6％的惊人的良好验证准确性。 检查类分布，查看每个类的几个图像示例。 图像有不同的大小。看看大小直方图。它会让你了解CNN的输入尺寸应该是什么。 现在，当我们找到了好的超参数时，我们不再需要验证集，并且可以将这20％的图像添加到训练集中，以进一步改善模型。 在这里，我只是用相同的参数重新运行所有训练步骤，但使用所有32909训练图像进行训练。 我在测试集上获得了99.2953％的准确度。非常好！那么我们可以进一步改进吗？ 诀窍是创建输入图像的几个增强版本，对它们中的每一个运行预测，然后计算平均结果。这背后的思想是，模型在分类某些图像时可能是错误的，但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。
根据文件名区分类别是很容易的。如果您只是随机分割数据集，那么将会有验证集中的信息泄漏到训练集。 我在一开始就犯了这个错误。我随机分割数据集，获得了超过99.6％的惊人的良好验证准确性。 当测试准确性仅为87％时，我感到很惊讶: 测试准确性和验证准确性之间的巨大差异是验证集设计不当或过度拟合验证集。 检查类分布，查看每个类的几个图像示例。 图像有不同的大小。看看大小直方图。它会让你了解CNN的输入尺寸应该是什么。 ▌训练 ---- 加载在ImageNet数据集上预训练的ResNet34模型。 现在，当我们找到了好的超参数时，我们不再需要验证集，并且可以将这20％的图像添加到训练集中，以进一步改善模型。 在这里，我只是用相同的参数重新运行所有训练步骤，但使用所有32909训练图像进行训练。 诀窍是创建输入图像的几个增强版本，对它们中的每一个运行预测，然后计算平均结果。这背后的思想是，模型在分类某些图像时可能是错误的，但稍微改变图像可以帮助模型更好地对其进行分类。
然而，图像分类问题就是一个非常复杂的工作，它总是借用诸如卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型来完成。 我们在这里使用的成本函数是交叉熵（从tf.nn.oftmax_cross_entropy_with_logits（）调用），并对所有图像分类采用交叉熵的平均值。 每个图像在训练过程中被重复使用多次，所以计算每个瓶颈值都需要花费大量的时间，因此可以加快缓存这些瓶颈值，从而不必重复计算。 该脚本将运行4000个训练步骤。 事实证明，图像越大，我们得到的准确性越高，但代价是运行时间也相应地增加。 然后是层和它们的形状。但实际上有太多的参数可以调整，所以想要找到这些参数的最佳值是一件非常困难的工作。 虽然我们在CNN部分得到的结果过度拟合，但仍然比在课堂中学到的处理图像分类问题的其他方法要好得多。 迁移学习在图像分类问题上具有非常高的效率。无需GPU即可在短时间内准确快捷地完成训练。
但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。 目前Transformers模型在自然语言处理（NLP）中被广泛应用。 广受欢迎的卷积神经网络（CNN）结构 然而，这种对CNN的依赖性不是强制性的，直接应用于图像序列的纯Transformer可以在图像分类任务中很好地工作。 1.2 Transformers是一种深度学习方法吗？ 机器学习中的Transformer是一种使用注意力机制、以对输入数据的每个部分的重要性进行差异加权的深度学习模型。 当对足够的数据进行训练时，ViT表现出很好的性能，以四分之一的计算资源打破了类似的CNN的性能。 当涉及NLP模型时，这些Transformer具有很高的成功率，并且现在也应用于图像识别任务中的图像。 此外，在计算效率和准确性方面，ViT模型的性能几乎是CNN的四倍。 ViT中的自注意层（the self-attention）使得在整个图像中全局嵌入信息成为可能。
我们能够在视频上实时运行，以进行行人检测，人脸检测以及其他许多目标检测。 2.基于区域的卷积神经网络（R-CNN） ---- 由于我们已经将目标检测建模为分类问题，成功取决于分类的准确性。 深度学习的兴起之后，显而易见的想法是用更准确的基于卷积神经网络的分类器代替基于HOG分类器。但是，有一个问题。CNN太慢，计算上非常昂贵。在滑动窗口检测器产生的很多patch上运行CNN是不可能的。 YOLO将每个图像划分为S×S的网格，预测每个网格的N个边界框和置信度。置信度反映了边界框的准确性以及边界框是否包含一个目标（不管是什么类）。YOLO还预测训练中所有类的每个框的分类分数。 如果我们设置一个阈值（如30％的置信度）可以删除其中的大部分，如下面的例子所示 ? 注意，在运行时，我们只在CNN上运行一次图像。 因此，YOLO速度超快，可以实时运行。 下图是对速度与精度之间平衡的一个示意图： ? SSD似乎是一个不错的选择，因为我们可以在视频上运行它，而且精度的折衷很少。
实验结果 为了测试新的方法，我们对 CNN 的生成进行了实验，以对 CIFAR-10 基准进行分类。 为了分析进化拓扑的广泛性和可扩展性，我们将采用最好的 CNN 拓扑机构，并对 CIFAR-100 基准的分类进行测试。 用于 CIFAR-10 的 CNN 我们在 CIFAR-10 数据集的分类任务上进行了 10 次生成 CNN 的进化实验。对于生成的网络，我们分析了它们的适应性（即分类任务的准确性）和隐藏层的数量。 据我们所知，对如此大量的密集层进行顺序使用是前所未有的，可以说人类永远不会想到这样的拓扑结构，这使得这种进化的结果非常有意义。 一旦进化过程完成，在每次运行中发现的最佳网络将被重新训练 5 次。 为了进一步提高网络的准确性，我们采用了 Snoek 等人描述的策略：我们为测试集的每个实例产生 100 个增强图像, 并且预测是 100 个增强图像的平均置信度的最大值。
在寻找答案的过程中，我针对MNIST数字数据训练了一个简单的CNN模型，并尝试回答一些类似的问题。 图像的哪一部分对分类结果很重要？ 高精度是否意味着可靠性？ 模型会像人类一样思考吗？ 因此，我们不需要非常深的网络就可以在分类任务中实现非常高的准确性（> 90％）。为此，我创建了一个非常简单的模型，并对其进行了训练，以实现96.25％的验证准确度和95.15％的测试准确度。 ? ? 测试是在测试数据集的第一个图像上执行的，该图像最终是数字7。 ? CNN模型正确地将输入类别预测为7，得分为0.9993（softmax）。以下是用于运行上述三种方法的方法和输出的代码。 ? 遮挡敏感度通过使用在输入图像上方的滑动窗口告诉我们输入图像的不同部分如何影响模型的决策。对于我们的实验，窗口大小为3x3。除了图像的强度之外，单像素本身对图像没有太多高级功能。 我们可能会这样回答:它有一条水平线和一条相连的倾斜的垂直线，并且它与我们之前知道的数字7相匹配，因此这个输入图像实际上是7的分类。 我们能从CNN模型中得到这个层次的解释吗?
对于初学者来说，阅读这样的论文可能是困难的。针对有经验的研究人员的教程可能无法涵盖理解CNN如何运行的所有必要细节。 本章试图提出一个文档： 自成一体。 目的是让读者了解CNN是如何在数学层面运作的。我们将忽略这些实现细节。在CNN中，对各种实现细节做出正确的选择是其高准确性的关键之一(即“细节决定成败”)。 在了解了数学原理和细节之后，通过亲身体验CNN编程来学习这些实现和设计细节会更有优势。本章的练习问题提供了动手制作CNN编程的机会。 CNNs在很多应用中都很有用，特别是在与图像相关的任务中。 CNNs的应用包括图像分类、图像语义分割、图像中的目标检测等。在本章中，我们将重点讨论图像分类。在图像分类中，每幅图像都有一个主要的对象，占图像的很大一部分。 一个图像根据其主要对象的身份被分类到其中一个类中，狗、飞机、鸟等。 目录 ? ? 地址： https://cs.nju.edu.cn/wujx/teaching/15_CNN.pdf ? ? ?
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章（地址见下方链接），对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而，它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。 ? 一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10 许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的，MNIST是一个手写数字的标准数据集。 此外，MNIST并不是一个典型的图像数据集——控制它不太可能教给你可迁移的技能，而这些技能对于其他分类问题是有用的。 你甚至可以查看错误分类的图片。然而，这个线性模型主要是在图像上寻找颜色和它们的位置。 ? Neptune通道仪表盘中显示的错误分类的图像 整体得分并不令人印象深刻。 我们需要利用空间结构，并使用卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 我们可以用更智能的方式处理图像，而不是试图把所有东西都连接起来。卷积是在图像的每个部分执行相同的局部操作的操作。
介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。 其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。图片目标检测算法取得了很大的突破。 比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（ selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。 而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。
从目标检测的概念可以得到： 也就是传统的目标检测方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。 特征提取 提取特征的好坏会直接影响到分类的准确性，但又由于目标的形态多样性，提取一个鲁棒的特征并不是一个简单的事。 RCNN rcnn是目标检测早期的模型算法。R是指region proposal（候选区域）。也就是先通过人工预先找到目标可能出现的位置。然后进行cnn对图像的目标进行识别。 ，并将该图像输入到CNN中提取特征; 使用AlexNet对得到的候选区域的图像进行特征提取，最终生成的是一个4096维的特征向量。 所以才叫“微调” 输入：输入就是这四个数值吗？其实真正的输入是这个窗口对应的CNN特征，也就是R-CNN中的Pool5feature（特征向量）这就是深度学习的特征吧，就是无限模拟接近label
我们对代表Faster R-CNN性能的最后3行感兴趣。第二列代表RPN网络制定的RoI数量。第三列代表使用的训练数据集。第四列是测量精度的平均平均精度（mAP）。 （x轴是每个特征提取器分类时top 1％的准确率。） 目标大小 对于大物体，即使使用简单的提取器，SSD的性能也很好。使用更好的提取器，SSD甚至可以匹配其他探测器的精度。 Faster R-CNN每个图像至少需要100毫秒。 仅使用低分辨率特征图进行检测会严重影响准确性。 输入图像分辨率会严重影响准确性。 最准确 最准确的单一模型使用Inception ResNet的Faster R-CNN和300个建议。每个图像运行1秒。 最准确的模型是具有多作物预测的集成模型。 SSD速度很快，但与其他物体相比，对小物体的性能较差。 对于大型物体，SSD可以以更快，更轻的提取器胜过Faster R-CNN和R-FCN。
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