论文解读 《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.06473...Chen.Compressing neural networks with the hashing trick....Speeding up convolutional neural networks with low rank expansions....Speeding-up convolutional neural networks using fine-tuned cp-decomposition....Data-free parameter pruning for deep neural networks.
我们提出了一类有效的模型称为移动和嵌入式视觉应用的移动网络。MobileNets是基于流线型架构,使用深度可分卷积来建立轻量级深度神经网络。我们介绍了两个简单的...
DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks ICCV2017 http://people.ee.ethz.ch...one, while being tolerant to small mismatches 3.1.2 Texture loss 这里我们使用一个 generative adversarial networks
计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。
= 0)对变量W1,W2进行初始化 def initialize_parameters(): """ Initializes weight parameters to build a neural
我们主要基于numpy实现 convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers ,包括前向传播和反向传播。
cnn-text-classification-tf 作者theano实现: https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 字符级CNN的论文:Character-level Convolutional...Networks for Text Classification
TextCnn 调参 参考论文:《A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks
visual features(which may not always be present). 2 Related Work Data Augmentation for Images Dropout in Convolutional...Neural Networks Denoising Autoencoders & Context Encoders(self-supervised,挖去部分,网络补上,以强化特征) 3 Advantages...dropout 作用在 FC 上的效果比 Conv 上好,作者的解释是:1)convolutional layers already have much fewer parameters than fully-connected
我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,将ImageNet lsvprc -2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上,我们实现了...
实时、准确和健壮的瞳孔检测是普及的基于视频的眼球跟踪的必要前提。 然而,由于快速的光照变化、瞳孔遮挡、非中心和离轴眼记录以及眼的生理特征,在真实场景中自动检测瞳...
增加模型精度的方法有增加网络的深度,特征图的通道数以及分辨率(如下图a-d所示)。这篇文章研究了模型缩放,发现仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以获得更好的性能...
tags: cnn,图像分类,trick grammar_cjkRuby: true --- 以下内容摘自《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional...Neural Networks》。
Convolutional Neural Networks翻译为卷积神经网络,常用在图像识别和语音分析等领域。...CNN详细介绍参看: https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network http://blog.csdn.net/zouxy09/article.../mnist_data/', one_hot=True) n_output_layer = 10 # 定义待训练的神经网络 def convolutional_neural_network(data...X = tf.placeholder('float', [None, 28 * 28]) Y = tf.placeholder('float') # 使用数据训练神经网络 def train_neural_network...(X, Y): predict = convolutional_neural_network(X) # cost_func = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
这篇文章来自李沐大神团队,使用各种CNN tricks,将原始的resnet在imagenet上提升了四个点。记录一下,可以用到自己的网络上。如果图片显示不了,...
其中第一部分主要包括: 利用Theano理解深度学习——Logistic Regression 利用Theano理解深度学习——Multilayer perceptron 利用Theano理解深度学习——Deep Convolutional...Network 一、CNN概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是多层感知机MLP模型的一个变种,主要是受到生物学的启发。...参考文献 Convolutional Neural Networks (LeNet)http://www.deeplearning.net/tutorial/lenet.html#tips-and-tricks
因为LSVRC-2010是ILSVRC的唯一一个有测试集标签的版本,因此在这个实验中大多使用该版本。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Advances in Neural Information Processing
Fully Convolutional Neural Networks for Crowd Segmentation https://arxiv.org/abs/1411.4464 这里设计了一个全卷积网络用于视频中的人群分割...feature fusion combines output feature maps of a certain fusion layer and use feature maps of all three networks...make a decision. 3)The decision fusion scheme combines the output maps of three separately trained networks
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