【新手向】【Kaggle】基于CNN的简易MNIST数字识别器PyTorch实现(99.5%准确率)

发布时间:2022-11-25 深度学习 PYTORCH CNN
【新手向】【Kaggle】基于CNN的简易MNIST数字识别器PyTorch实现(99.5%准确率) ​ 原文链接: ​[99.5%]Introduction to CNN w/ PyTorch | Kaggle(之所以打算在CSDN上水一遍是因为自己实在没活儿,整个这个水一行活动经历) 原竞赛: Digit Recognizer | Kaggle ​ 前言 这是我第一次在平台上写文(文笔只能以悲剧来形容),码龄约等于0,也是刚入门ML,还是有点紧张捏。如果你发现了任何错误不严谨或有任何意见,别...

【深度学习】详解卷积神经网络的实战知识

经典神经网络超详细介绍 一、构建神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,最早可追溯到1986年的BP算法。其主要的三大网络结构有卷积层、池化层、全连接层。相比其他深度,具有稀疏连接和权值共享两大特点。可以用更少的参数,获得更高的性能。 下面是一个比较简单的卷积神经网络模型,对手写输入数据(MNIST)实现10分类。 代码实现上幅图的卷积神经网络: import torchimport torch.nn as nnim...

基于深度学习的车牌+车辆识别(YOLOv5和CNN)

发布时间:2022-11-28 CNN 深度学习 计算机视觉 车牌识别 YOLOV5
yolov5车牌识别+车辆识别 行人识别yolov5和v7对比 源码加文末QQ 基于深度学习的车牌识别(YOLOv5和CNN) 目录 一、综述 二、车牌检测 一、综述 本篇文章是面向的是小白,想要学习深度学习上的应用,本文中目前应用了YOLO v5和CNN来对车牌进行处理,最终形成一个完整的车牌信息记录,如果我写的有什么不对或者需要改进的地方,可以私信给我。 我们假设已经获得包含有车牌的照片,那么我们 第一步:是车牌的检测获取车牌的那部分。 第二步:就是对车牌进行拆分成各个字符。 第三步...

深度学习笔记 6 卷积神经网络CNN、可变形卷积DCN

发布时间:2022-11-28 深度学习笔记(理论) 深度学习 CNN
目录 1.概念 2. 结构及每层详解 3. CNN特征 4. 卷积神经网络的流程 1.概念 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),由纽约大学的 Yann Lecun 于 1998 年提出,其本质是一个多层感知机,成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式: 卷积神经网络的核心思想: 其一是局部感受野,其二是权值共享,其三是 pooling 层,以此来达到简化网络参数并使得网络具有一定程度的位移、尺度、缩放、非线性形变稳定性。 局部感受野:由于图像的空间...

论文阅读笔记——基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法

本论文相关内容 论文下载地址——Engineering Village论文阅读笔记——基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法 前言   本文是基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法论文的阅读笔记,这是读到目前论文中唯一一篇中文论文,内容我个人觉得非常不错,很有借鉴价值,尤其是文中提出的关于源码漏洞的可解释性可视化分析的方法,对学习研究有很大的帮助。下面就随我一起好好欣赏这篇文章! 基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法 作者信息 王    剑 ...

Matlab深度学习入门实例:从0搭建卷积神经网络CNN(附完整代码)

发布时间:2022-11-25 CNN 深度学习 人工智能 MATLAB 神经网络
网上已具有大量卷积神经网络的讲解,故本文不在对此赘述,这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者,以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络,作为正式迈入深度学习的第一步。 我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别,和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。 Matlab的功能十分强大,其自带的深度学习工具箱可以使我们免于编写底层算法,迅速地搭建出一个卷积神经网络,同时,其自带手写数字图片以供学习,地址如下,笔者使用的是Matlab2022a。 我们将DigitDataset拷贝到当前编写代码的文件夹下...

【Pytorch with fastai】第 13 章 :卷积神经网络

🔎大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🔎 📝个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​ 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】 ​  🖍foreword ✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。 如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟👋 文章目录 卷积的魔力 映射卷积...

【论文简述及翻译】Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitatio(CVPR 2021)

 一、论文简述 1. 第一作者:Antyanta Bangunharcana 2. 发表年份:2021 3. 发表期刊:CVPR 4. 关键词:立体匹配、代价聚合、特征激励、实时网络、视差回归 5. 探索动机:使用3D卷积进行聚合的深层堆叠计算成本高且内存效率低。最近的工作尝试使用空间变化的聚合来提高代价聚合步骤的效率。虽然这些工作提高了准确性,但计算成本和内存消耗明显增加,并且在实现所提出的方法时增加了额外的复杂性。 6. 工作目标:作者认为体代价聚合中的3D卷积已经获得了足够的邻域信息。是否可以专注于...

论文笔记(二):基于卷积神经网络的高分辨率遥感图像上的水体识别技术

发布时间:2022-11-29 深度学习 人工智能 水体提取 CNN
基于卷积神经网络的高分辨率遥感图像上的水体识别技术 作者:徐文健 作者单位:浙江大学 日期:2017.01 (硕士学位论文) https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&filename=1018259601.nh 本文转载自https://blog.csdn.net/baidu_38306313/article/details/104310931 代码已上传到GitHub:https://github.com/...

【10】卷积神经网络

发布时间:2022-11-24 深度学习 TENSORFLOW2.0 CNN
1、为什么使用卷积神经网络 前馈神经网络也叫做全连接网络。缺点有以下几个: 在图像识别中会将多维向量平铺成一维向量,会丢失像素点之间的距离关系。无法将局部的权重应用到其他位置,带来的后果就是,如果在一个图像的右上角有一只猫,可以正确分类;当这只猫出现在左下角时,无法正确识别。(没有平移不变性)1.1、神经网络处理图像 import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import Sequentialfrom tensorflow...

卷积神经网络总结

发布时间:2022-11-23 深度学习 学习记录 人工智能 CNN
卷积操作特征图大小计算 图中蓝色部分为5×5大小的输入卷积层的特征图,黄色部分 为3×3大小的卷积核,其内部黑色数字为卷积核权重参数,经过卷积操作以后得 到右侧绿色3×3大小的输出特征图。 如果使用input_N表示输入图像的大小,n表示参与卷积的卷积核尺寸,m表 示对图像扩充的大小,l表示卷积核进行一次卷积所移动的步长,则可以计算出输 出特征图的大小output_N,计算方法如式所示。 卷积操作是什么? 由以上可知,常规典型的卷积操作在对图片进行处理时采用的是线性加权运算,即卷积核矩阵与原图像矩阵作...

学习“基于深度学习的故障诊断”开源

发布时间:2022-11-23 深度学习 CNN
博主秋雨行舟在csdn、b站都有开源,这里只做自己的学习记录用。 基于深度学习的轴承故障诊断,原文在这里,软件的下载、环境的配置up主给的非常详细了,所以这里只记录一些代码注释 一、CNN 注意:作者的代码是有一点点问题的,更改三条代码就可以正常运行了: 1.pycharm的一些快捷键:这篇非常详细 单行注释:CTRL+/ 多行注释:CTRL+SHIFT+/ 2. str对path的处理 这两种都正确: path = r'data/0HP' path = 'data//0HP' 当路径末尾为/时: p...

【Pytorch with fastai】第 18 章 :使用 CAM 进行 CNN 解释

🔎大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🔎 📝个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​ 📣系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】  深度学习【DL】 ​  🖍foreword ✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。 如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟👋 文章目录 CAM 和 Hooks...

卷积神经网络的构建-算法部分

发布时间:2022-11-29 TORNADO 算法 FASTAPI CNN
1.二维: (2,3) 表示两个一维数组,每个一维数组长度为3,即2*3的矩阵,[[1 2][3,4]] 2.三维 (3,1,4) 表示三个二维数组,每个二维数组有1个一维数组,每个一维数组长度为4,即3个1*4的矩阵,[[1,2,3],[4,5,6],[7,9,9]] 3.四维 (2,3,4,5) 表示两个三维数组,每个三维数组有3个二维数组,每个二维数组有4个一维数组,一维数组长度为5 注:二维、三维、四维矩阵每个维度含义解释_李划水员的博客-CSDN博客_python四维矩阵 4. tensor.r...

3.TransposedConv2d实现 (含dilation)

[C++ 基于Eigen库实现CRN前向推理] 第三部分:TransposedConv2d实现 (含dilation) 前言:(Eigen库使用记录)第一部分:WavFile.class (实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分:Conv2d实现第三部分:TransposedConv2d实现 (mimo,padding,stride,dilation,kernel,outpadding)第四部分:NonLinearity (Sigmoid,Tanh,ReLU,ELU,Softplus)第五部分:L...

CNN经典模型之ALexNet、ResNet、DenseNet总结和比较

目录 ALexNet(2012 研究背景 思路和主要过程 网络模型 数据增强 主要贡献点 ResNet(2015 研究背景 思路和主要过程 Residual block(残差块)和shortcut connections(捷径连接) bottleneck block-瓶颈模块 主要贡献点: Denset(2017 研究背景 思路和主要过程 DenseBlock+Transitio结构 主要贡献和启发 总结与思考 ALexNet(2012 研究背景 本文提出利用一个深度卷积神经网络来进行图片分类,此深度...

深度学习入门(四十六)计算机视觉——区域卷积神经网络(R-CNN)系列

发布时间:2022-11-22 深度学习 CNN
前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用,防止遗忘 计算机视觉——区域卷积神经网络(R-CNN)系列 课件 R-CNN 使用启发式搜索算法来选择锚框 使用预训练模型来对每个锚框抽取特征 训练一个SVM来对类别分类 训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移兴趣区域(RoI)池化层 给定一个锚框,均匀分割成n×m块,输出每块里的最大值 不管锚框多大,总是输出nm个值 Faster R-CNN 使用CNN对图片抽取特征 使用Rol池化层对每个锚框生成固定长度特征 Faster R...

人脸识别之light_cnn

发布时间:2022-11-23 深度学习 人工智能 CNN
优势在于一个很小的模型和一个非常不错的识别率。主要原因在于, (1)作者使用maxout作为激活函数,实现了对噪声的过滤和对有用信号的保留,从而产生更好的特征图MFM(Max-Feature-Map)。这个思想非常不错,本人将此思想用在center_loss中,实现了大概0.5%的性能提升,同时,这个maxout也就是所谓的slice+eltwise,这2个层的好处就是,一,不会产生训练的参数,二,基本很少耗时,给人的感觉就是不做白不做,性能还有提升。 (2)作者使用了NIN(Network inNetw...

DRU-Net--一种用于医学图像分割的高效深度卷积神经网络

Title:DRU-NET: AN EFFICIENT DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR MEDICAL  IMAGE SEGMENTATION 摘要 本文的网络结构是受ResNet和DenseNet两个网络的启发而提出的。与ResNet相比本文的方法增加了额外的跳跃连接,但使用的模型参数要比DenseNet少的多。 基于先前的研究,由于其以多尺度方式捕获特征的能力,编码器-解码器的深度神经网络大多通过集成复杂的网络块(例如DenseNet和attentionNe...

tensorflow多层CNN代码分析

发布时间:2022-11-23 TENSORFLOW PYTHON CNN
tf,reshape(tensor,shape,name=None)#其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己#指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表中只能存在一个-1。#思想:将矩阵t变为一维矩阵,然后再对矩阵的形式更改 2. c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) #shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差,产生正态分布#这个函数产生的随机数与均值的...

卷积神经网络基本概念

发布时间:2022-12-02 深度学习 神经网络 CNN
数字1处:一个圈表示一个神经元数字2处:一个圈表示一个神经元,圈的大小表示感受野的大小 1. 感受野 感受野:表示扫描图片的范围大小感受野越大,图片扫描的范围越大,感受野越小,图片扫描的范围越小感受野的大小与卷积核的大小一致 2. 卷积核 卷积核的大小与感受野的大小一致卷积核是需要求的参数w卷积核的大小通常为3*3,5*5,7*7卷积核个数根据自己的需求设置 3. 特征图【feature map】 特征图的值相当于从不同的角度观看图片 输出特征图的大小与卷积核的大小一致 image5*5,相...

菜菜学paddle第五篇:卷积神经网络概念深度解析

发布时间:2022-11-23 步幅 填充 CNN 人工智能 PADDLE 卷积
前言:  计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科,具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也通常被叫做机器视觉,其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 对人类来说,识别猫和狗是件非常容易的事。那么对计算机来说,如何让计算机也能像人一样看懂周围的世界呢? 卷积神经网络的定义: 1、数学定义: “卷积神经网络(Convolutional Ne...

DeepLab V2学习笔记

发布时间:2022-11-30 CNN 深度学习 学习 DEEPLAB V2 摆烂生活
遇到的相关问题以及解决方法 和DeepLab V1中遇到的问题几乎没有什么太大的差别,在文章的引言部分作者提出了在语义分割中遇到的问题: 分辨率被降低(主要由于下采样stride>1的层导致)目标的多尺度问题DCNNs的不变性(invariance)会降低定位精度 DeepLab V2对于上述的三个问题提出了自己进一步解决方法: 针对分辨率被降低的问题 : 一般就是将最后的几个Maxpooling层的stride设置成1(如果是通过卷积下采样的,比如resnet,同样将stride设置...

【tensorflow】数字识别 — cnn 算法

发布时间:2022-11-23 TENSORFLOW 算法 CNN
 在《数字识别-softmax 回归》和《数字识别-rnn 算法》两篇博文中分别介绍了使用 softmax 和 rnn 算法来对数字进行识别,并且 rnn 算法相对于 softmax 回归的基础得到了很大的提升,而在图片分类中,cnn 算法一直是主导,本篇博文将介绍使用 rnn 算法来进行数字识别。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.rea...

ver 0.83--train_cnn.m

发布时间:2022-11-23 深度学习 神经网络 CNN
%用于手写数字识别的卷积神经网络:训练和模拟。%这个程序实现了用于MNIST手写数字识别的卷积神经网络,由Yann LeCun创建。 CNN类允许创建自己的卷积神经网络,定义任意结构和参数。%假定MNIST数据库位于“./MNIST”目录中。clear;clc;%将数字加载到工作区[I,labels,I_test,labels_test] = readMNIST(1000); %前文分析%定义结构总层数numLayers = 8; %降采样层的个数numSLayers = 3; %卷积层个数numCLay...

pytorch深度学习实战lesson25

第二十五课 network in network(NIN) NIN 叫做network in network或者叫做网络中的网络。这个网络现在用的不多,几乎很少被用到。但是它里面提出了比较重要的概念,在之后很多网络都会被持续的用到。所以今天认识一下这一个网络。 目录 理论部分 实践部分 理论部分 在 alexnet 和 vgg 的时候都在最后用了比较大的全连接层,在 vgg 和alexnet都是一样的,用了两个4096的全链阶层,最后通过一个全链阶层作为输出。这些全连阶层的参数其实特别占用空间,也会占...

pytorch深度学习实战lesson24

发布时间:2022-11-23 CNN 深度学习 PYTHON PYTORCH 神经网络
第二十四课 VGG网络        VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的(大家应该能看出VGG名字的由来了)。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作,主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构,分别是VGG16和VGG19,两者并没有本质上的区别,只是网络深度不一样。 目录 理论部分 实践部分 理论部分        考虑vgg之前,可以先考虑一下Alexnet的最大问题是什么了?最大问题是它的结构并不是很规则。所以就...

全卷积神经网络图像去噪研究-含Matlab代码

✳️ 一、引言 图像去噪在底层视觉中的重要性可以从多方面体现出来。首先,噪声在图像获取过程中是不可避免的,它会严重降低获取图像的视觉质量。在各种图像处理和计算机视觉任务中,从观测到的图像中去除噪声是必不可少的步骤。其次,从贝叶斯的角度来说,图像去噪是评价图像先验模型和优化方法的理想应用。最后,在基于变量分离技术的推理中,许多图像复原问题可以通过依次求解一系列去噪子问题来解决,这进一步拓宽了图像去噪的应用领域。 一般来说,图像去噪方法可以分为两大类:基于模型的方法和基于判别学习的方法。基于模型的方法,如...

基于残差学习的卷积神经网络图像去噪研究-含Matlab代码

✳️ 一、引言 由于图像去噪问题的退化模型假设比较简单,因此从贝叶斯的角度来说,图像去噪的主要难点在于如何设计更加有效的图像先验,也即如何对自然图像更好的建模。在过去的几十年间,不同的先验模型例如非局部自相似性先验、稀疏性先验、马尔科夫随机场先验等相继提出。特别地,非局部自相似性由于其出色的自然图像建模能力广泛地被用于当今流行的图像去噪方法中,如BM3D、LSSC、NCSR以及WNNM等。 尽管近几年间图像去噪取得了长足的进展,然而这些方法普遍存在着两个缺点。首先,这些方法大都需要求解一个复杂的优化过...

卷积神经网络+resnet

发布时间:2022-11-28 深度学习 人工智能 CNN
卷积目的:把原始输入的图像转化为一个特征矩阵(特征图),矩阵的每一个数值代表原始图像一个小区域的特征值,在一个小区域也可以提多个特征。 卷积核就相当于神经网络的权重参数,1×1的卷积核和全连接的效果差不多 【卷积核所涉及的参数】 大小:最好选择小一些的(常用3×3,都是奇数),第三个维度(一般为通道数)要和输入保持一致,否则无法进行卷积 值:最初是随机初始化的,会不断更新 计算过程:卷积核的每一层分别与输入的每一层对应计算,卷积核与原始图像小区域对应位置相乘再求和,将多个通道求得的值相加再加上偏置,即为此...

CNN卷积神经网络

发布时间:2022-11-23 深度学习 CNN 人工智能
(声明:本文章是在学习他人视频的学习笔记,图片出处均来自该up主,侵权删 up主链接:同济子豪兄的个人空间_哔哩哔哩_bilibili) 卷积神经网络就像一个黑箱,有输入和输出,输入是一个图像阵列也就是一个图片,输出就是这个图片是啥  比如说图片是一个X那么它就输出一个X,O就输出一个O   就算这个图片经过一些变换,它的结果仍然不变,并不会被误导也就是它的鲁棒性和抗干扰能力比较强 对于计算机来说要识别一些变换的图像是非常难的  但是我们可以通过识别这些不变的关键点来识别变换后的图形,识别出它与原...

PyTorch for Audio + Music Processing(2/3/4/5/6/7) :构建数据集和提取音频特征

发布时间:2022-11-23 CNN TORCHAUDIO PYTHON PYTORCH AI音乐 MUSIC 音视频
基于Torchaudio构建数据集 前言 本系列本来打算每一章都写笔记记录下来,不过看来几个视频之后,发现2,3其只是在普及torch以及复现基础手写字体识别的例子,与torchaudio和音频处理关系不大,就跳过,感兴趣的可以直接看代码。4,5,6,7都是在讲解如何构建数据集,所以一并记录: 02 Training a feed forward network 构建和训练mnist手写字符识别网络 03 Making predictions 推理接口的实现 04 Creating a custom...

【论文简述及翻译】MVSNet:Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo(ECCV 2018)

发布时间:2022-11-23 MVS 深度学习 端到端训练 CNN
 一、论文简述 1. 第一作者:Yao Yao 2. 发表年份:2018 Oral 3. 发表期刊:ECCV  4. 关键词:MVS、端到端网络、代价体、深度图、可微分单应变换 5. 探索动机:传统方法存在一些常见的局限性,很难处理场景的低纹理、高光和反射区域,从而导致重不完全建。基于体的学习方法,如SurfaceNet和LSM网络由于体表示的缺点,只能进行小规模的重建。 6. 工作目标:是否可以将学习的两视图立体视觉的思路扩展到多视图场景中? 7. 核心思想:参考基于两张图像的代价体的双目立体匹配的深度...

pytorch深度学习实战lesson26

第二十六课 GoogLeNet        这节课学习Googlenet , 虽然 nin 现在几乎没有被使用,但是 Googlenet 还是在大量的被使用。在比如说 Google 内部当然是用的挺多的,在外面也是被经常使用。这个网络当时候出来的时候也是吓了大家一跳。        如上图所示,它是第一次做一个几乎快到100层的卷积层。而且可以看到它的名字 L 是大写的,所以它是致敬了lenet。然后它在 IMAG net上拿了挺好的成绩,是老冠军。 目录 理论部分 实践部分 理论部分 有这么多个选...

C++元编程——多通道CNN实现(2)

发布时间:2022-11-24 元编程学习实践 CNN 深度学习 C++
之前设计的CNN有点问题,与传统的CNN有较大的差距。传统CNN不需要权重层的输出,下面就展示详细的实现。首先还是测试程序: #include cnn.hppint main(int argc, char** argv) { using cnn_type = cnn < nadam, sigmoid, XavierGaussian // 判别层使用的更新方法、激活函数和初始化方法 , 3, 64, 64, 4 // 3通道、64*64图像、4输出的判别层 , nadam, ReLu...

机器学习知识经验分享之一:卷积神经网络介绍

发布时间:2022-11-29 深度学习 机器学习知识分享 CNN
前言 本系列文章将对机器学习知识进行分享总结。便于大家从理论层面了解人工智能基础原理,从而更好的运用算法发论文写作以及实际应用。关注即免费获取大量人工智能学习资料。 一、卷积神经网络的构成 卷积神经网络主要由多种类型的网络层和多种类型的网络输出层组成。其中网络层包括通用的卷积层、池化层、批归一化层等。经过这些层的组合与连接,进而可以得到各种类型的卷积神经网络模块。 相较于传统机器学习算法,卷积神经网络具有更强大的处理能力和分析能力。自动将复杂的数学计算应用于大规模数据的能力是深度学习重要发展过程。...

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译 原文网址:https://nanonets.com/blog/semantic-image-segmentation-2020/#use-cases-of-image-segmentation; 介绍 在以图片作为数据时,深度学习表现的十分成功,并且在多个用例上也处于表现优于人类的阶段。一直以来,人们对于计算机视觉比较关心的问题是:图像分类(image classification)、目标检测(object detectio...

卷积神经网络

发布时间:2022-11-24 深度学习 机器学习 神经网络 CNN
Datawhale开源学习,机器学习课程,项目地址:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes Convolutional Neural Network 本节内容学习了什么是CNN卷积神经网络,相比于全连接网络,它每次只提取部分内容作为整个网络的某些模块的运算,每个卷积可能负责图像上某个小模块的内容,比如某个卷积filter输出后得到的可能是某个该卷积想关注的图像纹理特征,我们一般是将多个卷积最终通过全连接,让局部信息和全局信息相互作用,通过全连接最终...

卷积神经网络

发布时间:2022-11-22 深度学习 人工智能 CNN
1. 卷积神经网络的概念 1 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)针对全连接网络的局限做出了修正,加入了卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层)。CNN被广泛应用于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础(比如,AlexNet、VGGNet、Google Inception Net及微软的ResNet等)上。2 卷积神经网络结构 通常情况下,卷积神经网络由若干个卷积层(Convo...

基于CNN的文本分类

发布时间:2022-11-23 CNN 深度学习 人工智能 神经网络 分类
    目录 前言 一、论文笔记 二、基于pytorch的文本预处理       1、读取数据集       2、构建词表       3、将文字转换成数字特征       4、将每条文本转换为数字列表       5、将每条文本设置为相同长度       6、将每个词编码转换为词向量 三、基于pytorch的TextCNN模型的构建       1、模型构建 四、训练模型      1、训练模型的基本步骤      2、每个一定的batch就查看验证集的情况      3、一定的正则化手段(早停:连续1...

PyTorch深度学习中卷积神经网络(CNN)的讲解及图像处理实战(超详细 附源码)

发布时间:2022-11-25 CNN 深度学习 图像处理 PYTHON PYTORCH
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、卷积神经网络简介 卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构,它作为一种深度神经网络结构,擅长处理图像相关的问题,能够将目标图像降维并提取特征,以进行分类识别等运算 二、卷积神经网络核心思想 1:局部感知 图像的局部像素之间往往存在着较强的相关性,局部感知正是利用了这一特性,每次只针对图像的局部信息进行感知,得到特征图,而后在更深层次的网络中继续对所得特征图的局部信息进行高维感知,以此从局部到整体来获取图像信息,使用局部感知时,神经元只和下...

深度学习之路=====9=====>>MobileNet(tensorflow2)

简介 深度学习的发展伴随着模型参数的暴涨,导致对运行模型的设备有很大的限制,普通的卷积神经网络模型难以运用到移动或嵌入式设备中,主要是这些设备的内存有限,其次这些设备的算力不能满足足够的响应速度,即实时性差,因此开发出一种能够在这些设备上运行的轻量级CNN模型至关重要,目前对此类的研究主要有两种实现方式: 压缩训练好的复杂模型 直接设计小模型 2017年,基于上述第二点,谷歌提出在移动设备上运行的轻量级CNN—MobileNetV1 优点:占用内存小(参数量少),速度快(低延迟),精度高,易调试,这...

【调参】batch_size的选择

发布时间:2022-11-25 深度学习 人工智能 CNN AI/ML/DL
直接上结论: 当有足够算力时,选取batch size为32或更小一些。算力不够时,在效率和泛化性之间做trade-off,尽量选择更小的batch size。前期用小batch引入噪声,有利于跳出sharp minima,后期用大batch避免震荡当模型训练到尾声,想更精细化地提高成绩(比如论文实验/比赛到最后),有一个有用的trick,就是设置batch size为1,即做纯SGD,慢慢把error磨低。以下是各种观点: 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法,在现在较前沿的视角来看,这种...

机器学习知识经验分享之二:4种经典卷积神经网络介绍

发布时间:2022-11-29 深度学习 机器学习知识分享 CNN
前言 本系列文章将对机器学习知识进行分享总结。便于大家从理论层面了解人工智能基础原理,从而更好的运用算法发论文写作以及实际应用。关注即免费获取大量人工智能学习资料。 随着深度学习在最近几年的迅猛发展,涌现了大量且经典的卷积神经网络,现在通常利用这些网络作为目标检测、图像分割等任务的骨干网络,用于提取特征。本节将介绍几种广泛使用的典型深层卷积神经网络。 1.LeNet-5 LeNet由Le Cun在1998年提出。它因其历史重要性而闻名,因为它是第一。个CNN,它展示了当时手写体识别任务的最佳性能,...

R-CNN,Fast R-CNN详解

发布时间:2022-11-27 深度学习 CNN
R-CNN R-CNN可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂,曾在2010年带领团队获得终身成就奖。 R-CNN流程 R-CNN流程可以分为4个步骤: 1.一张图像生成1k~2k个候选区域(使用Selective Search方法); 2.对每个候选区域,使用深度网络提取特征; 3.特征送入每一类的SVM分类器,判断是否属于该类; 4.使用回归器精细修正候选框位置。 1.Selective Search算法生成候选区域 ...