在使用Python进行深度学习开发时,经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet',这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。
Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集,CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集(http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成,其中每张图片的大小为32X32,每个类别分别6000张。
从本质上讲,深度残差收缩网络属于卷积神经网络,是深度残差网络(deep residual network, ResNet)的一个变种。它的核心思想在于,在深度学习进行特征学习的过程中,剔除冗余信息是非常重要的;软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。
本文简介了一种新的深度注意力算法,即深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)。从功能上讲,深度残差收缩网络是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识,然后介绍了深度残差收缩网络的动机和具体实现,希望对大家有所帮助。
残差网络在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中被第一次提出,作者利用它在ILSVRC 2015的ImageNet 分类、检测、定位任务以及COCO 2015的检测、图像分割任务上均拿到第一名,也证明ResNet是比较通用的框架。
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进,针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况,将软阈值函数引入深度残差网络的内部,通过消除冗余特征,增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块:
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写,是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者,ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路,如150+层的网络。在ResNet之前,由于梯度消失(vanishing gradients)的问题,训练非常深的神经网络是非常困难的。
文章节选自《白话深度学习与TensorFlow》 文末评论赠送本书,欢迎留言! 随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试,每年都会诞生很多新的网络结构或模型。这些模型大都有着经典神经网络的特点,但是又会有所变化。你说它们是杂交也好,是变种也罢,总之对于神经网络创新的各种办法那真叫大开脑洞。 而这些变化通常影响的都是使得这些网络在某些分支领域或者场景下的表现更为出色(虽然我们期望网络的泛化性能够在所有的领域都有好的表现吧)。深度残差网络(Deep Residual Network)就是众多变种中的一个代表,
本文解读了一种新的深度学习故障诊断方法——残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),加入了笔者自己的理解。
本文介绍了一种新的深度学习方法——深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),从软阈值函数在删除冗余特征时的灵活度,进行了探讨。
【导读】ResNet在2015年名声大噪,影响了2016年DL在学术界和工业界的发展方向。它对每一层的输入做一个reference,形成残差函数。残差用来设计解决深度网络退化问题,同时也解决了梯度消失
ResNet 即深度残差网络,由何恺明及其团队提出,是深度学习领域又一具有开创性的工作,通过对残差结构的运用,ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能,从而具有非常强大的表征能力,其网络结构如图所示。
在本文中将介绍使用Python语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练,观察其模型训练效果。
众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
来源:机器之心 作者:FAIZAN SHAIKH 本文长度为3000字,建议阅读5分钟 本文包括深度学习领域的最新进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。 近日,Faizan Shaikh 在
论文题目:Deep Residual Learning for Image Recognition
花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。
选自Analytics Vidhya 作者:FAIZAN SHAIKH 机器之心编译 参与:路雪、李亚洲、黄小天 近日,Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章,总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构,并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。机器之心对该文进行了编译,原文链接请见文末。 时刻跟上深度学习领域
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖,目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖,目前在谷歌学术的引用量已经突破了4万次。
ResNet有许多模型:如ResNet34, ResNet50,不过这些基本上都是根据层数来命名的,ResNet网络模型一般是开始有一层卷积层来提取图像特征,再经过池化,然后进入残差块中(ResNet的主要结构),最后再经过池化层与全连接层被输出出来,下图是一个ResNet34的模型示意图
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型
深度残差网络:主要应用于计算机视觉——图像分类、语义分割(semantic segmentation)、目标检测(object detection),其主要是使用CNN进行改造。何恺明老师有一篇文献《Deep Residual Networks——Deep learning Gets Way Deeper》。 普通CNN网络的问题(plain network):一层的网络数据只能来源于前一层,网络越深,学习到的东西就越多,收敛速度越慢,时间越长,但是由于网络深度 加深而产生学习率变低,准确率无法提升(出现了
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的经典CNN网络。
本博文中的代码,实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5,并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。
Keras 是更高级的框架,对普通模型来说很友好,但是要实现更复杂的模型需要 TensorFlow 等低级的框架
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候,选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架(谷歌的TensorFlow,微软的CNTK以及Theano)的基础上,抽象了底层实现的差异,提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧!个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化,对于样本的训练,结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感觉;函数式接口设计使得深度网络的时候特别容易,简直就像在玩乐高。如果有人想入门深度学习,我一定也会推荐Keras。
首先,来说一下卷积的概念,从数学角度来看,可以简单的认为卷积是一种数学运算,在通信领域,卷积也被应用在滤波上,因此通常将卷积和滤波同等看待,卷积核也经常被称为滤波器。
作者 | SHAKHADRI313 译者 | 王强 策划 | 刘燕 近年来,深度学习和计算机视觉领域取得了一系列突破。特别是行业引入了非常深的卷积神经网络后,在这些模型的帮助下,图像识别和图像分类等问题取得了非常好的成果。 因此这些年来,深度学习架构变得越来越深(层越来越多)以解决越来越复杂的任务,这也有助于提高分类和识别任务的性能,并让它们表现稳健。 但当我们继续向神经网络添加更多层时,模型训练起来也越来越困难,模型的准确度开始饱和,然后还会下降。于是 ResNet 诞生了,让我们摆脱了这种窘境,并能帮助
DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)是一种卷积神经网络(CNN)架构,2017年由Gao Huang等人提出。该网络的核心思想是密集连接,即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型,其中121表示网络的总层数。
上一章通过简单模型(一堆Conv2D和MaxPooling2D层)和一个简单的用例(二进制图像分类)为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是,计算机视觉不仅仅是图像分类!本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
的另一种改进,作者认为跨通道相关性和空间相关性应充分解耦(独立互不相关),因此最好不要将它们共同映射处理,应分而治之。具体是怎么做呢?
我会尽力定期阅读与机器学习和人工智能相关的论文。这是紧跟最新进展的唯一方法。作为一位计算机科学家,当阅读科研文本或公式的数学概念时,我常常碰壁。我发现直接用平实的代码来理解要容易得多。所以在这篇文章中,我希望带你了解一些精选的用 Keras 实现的最新架构中的重要卷积模块。
图像识别是当今深度学习的主流应用,而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架,所以搞图像识别,你也得强调速度,不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构,迅速达到图像识别技术前沿。
jamesonatfritz 想解决神经网络的过参数化问题,想要创建体积小但性能优的神经网络。他所试验的第一个任务便是艺术风格迁移。
卷积神经网络(CNN)起源于人们对大脑视神经的研究,自从1980年代,CNN就被用于图像识别了。最近几年,得益于算力提高、训练数据大增,以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧,CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类,等等。另外,CNN也不再限于视觉,比如:语音识别和自然语言处理,但这一章只介绍视觉应用。
原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像,其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。例如光学字符识别 (OCR)、基于 RNN 的 seq2seq 注意方法都是被认为是从结构图像中提取序列信息的传统方法,但许多研究人员发现,很难处理不规则图像和训练时间使他们更加昂贵。基于 RNN 的 seq2seq 注意力方法需要输入的序列表示,这些输入因输入而异,因此很难训练数百万张图像。大多数时间模型无法预测文本或字符,因为我们正在处理自然场景图像。
前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向。 (以下内容来翻译自斯坦福大学课程:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/) 在卷积网络领域有几个有名字的体系结构。最常见的是: LeNet 卷积神经网络的第一批成功应用,是由 Yann LeCun 在 20 世纪 90 年代开发的。其中最着名的是用于识别邮政编码,数字等的LeNet架构。 AlexNet 首先让卷积神经网络在计算机视觉中流行的是由
项目链接:https://github.com/taki0112/Tensorflow-Cookbook
这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。
相机不够算法凑,拥有超级拍照能力的手机也离不开算法的加持。本文介绍的图像超分辨率项目可以帮你补齐相机镜头的短板。
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)领域中提出,用于将一种语言(sequence)翻译成另一种语言(sequence)。其结构如下图所示:
选自Medium 作者:Joyce Xu 机器之心编译 参与:Pandas 神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步,斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构: ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍,更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)》。 过去几年来,计算机视觉领域中深度学习的诸多进展都可以归结到几种神经网络架构。除开其中的所有数
【新智元导读】深度学习框架Keras的作者、Google人工智能专家François Chollet 最近开发了一个专注于AI开源项目的讨论&合作的平台AI·ON(地址:http://ai-on.org)。该平台目前已公布10个AI项目,包括3个基础研究项目和7个应用研究项目,欢迎所有对这些棘手却重要的AI问题感兴趣的研究人员来共同研究。 深度学习框架Keras的作者、Google人工智能专家François Chollet 最近开发了一个专注于AI开源项目的讨论&合作的平台AI·ON(地址:http://
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