如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2? <Deformable Convolutional Networks>是一篇2017年Microsoft Research Asia的研究.基本思想也是卷积核的采样方式是可以通过学习得到的.作者提出了两种新的op:deformable convolution和deformable roi pooling,主要是通过给传统卷积采样点加offsets的方式来获得新的采样点.来自:https://arxiv.org

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co

在我之前的文章中,我讨论了如何对卷积神经网络(CNN)学习的权重进行拓扑数据分析,以便深入了解正在学习的内容以及如何学习它. 这项工作的重要性可归纳如下: 它使我们能够了解神经网络如何执行分类任务. 它允许我们观察网络的学习方式 它允许我们看到深层网络中的各个层如何在它们检测到的内容上有所不同 在这篇文章中,我们展示了如何将这种理解用于实际目的.那些是: 如何使用持久同源性的条形码长度来推断CNN的准确性. 我们的研究结果如何从一个数据集推广到下一个数据集. 使用持久同源条形码方法如何定量测量数

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解  在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络,并获得很好的成果. 数据集:ILSVRC使用ImageNet的一个子集,1000个类别每个类别大约1000张图像.总计,大约120万训练图像,50000张验证图像和15万测试图像. 网络架构:5个卷积层和3个全连接层另外还有无权重的池化层. 激活函数使用了ReLU非线性函数,大大加快了训

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但

VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学 visual geometry group(VGG)Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年发表的论文.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf.与alex的文章虽然都采用层和每层之间用pooling层分开,最后三层FC层(Fully Connected全连接层).但是Al

1.卷积神经网络中卷积的核心意义是什么?每一组卷集核 权重是一个抽特征的滤波器, 从卷集核的角度抽取特征 2.卷积神经网络很好的特性参数共享机制每一个神经元固定一组a x b x c(图像的通道数) 的参数w ,因此每一层网络的参数是 a x b x c x depth(神经元个数):a x b 代表卷集核比如(3 x 3):相比全连接的DNN 参数 w x h x c x depth 降低很多:例如:4 x 4 x 3 x 10(CNN)  418 x 418 x 3 x 10(DNN) 3.

平台信息:内核:linux3.0.68 系统:android6.0平台:rk3288 将一张图片烧录进logo分区,发现在uboot读取这张图片并显示的时候发现颜色偏黄,解决办法,在烧录bmp图片的时候调整logo的着色convert logo.bmp -recolor "0 0 1,0 1 0,1 0 0" logo-re.bmp. 不改变图片的着色调整代码也行补丁如下: diff --git a/drivers/video/rk32_lcdc.c b/drivers/video/r

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的,主要是细节部分很需要推敲,尤其是deformable的卷积如何实现的一步上,在写这篇博客之前,我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:

转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢.例如一张黑白的28*28的手写数字图片时,输入层的神经元就是784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数w就有784*15=11760多个:若输入的是28*28带有颜色的RGB格式的手写数字图

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中

1*1卷积过滤器 和正常的过滤器一样,唯一不同的是它的大小是1*1,没有考虑在前一层局部信息之间的关系.最早出现在 Network In Network的论文中 ,使用1*1卷积是想加深加宽网络结构 ,在Inception网络( Going Deeper with Convolutions )中用来降维. 由于3*3卷积或者5*5卷积在几百个filter的卷积层上做卷积操作时相当耗时,所以1*1卷积在3*3卷积或者5*5卷积计算之前先降低维度. 那么,1*1卷积的主要作用有以下几点: 1.降维(

读了一篇文章,用到卷积神经网络的方法来进行文本分类,故写下一点自己的学习笔记: 本文在事先进行单词向量的学习的基础上,利用卷积神经网络(CNN)进行句子分类,然后通过微调学习任务特定的向量,提高性能. 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过相关工作,即谷歌的word2vector完成,将原始的1/V模型变化为分布式低维表示)后利用一层卷积层的CNN进行学习. 模型结构: 首先输入具有两个通道,分别对应static和non-static的方式,其中static方式

讲授卷积神经网络核心思想.卷积层.池化层.全连接层.网络的训练.反向传播算法.随机梯度下降法.AdaGrad算法.RMSProp算法.AdaDelta算法.Adam算法.迁移学习和fine tune等. 大纲: 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 多通道卷积 池化层的原理 全连接层 卷积网络结构 训练算法简介 卷积层的反向传播 池化层的反向传播 全连接层的反向传播 完整的反向传播算法 随机梯度下降法 参数值初始化 学习率的设定 梯度下降法的改

这是Hinton的第14课,主要介绍了RBM和DBN的东西,这一课的课外读物有三篇论文<Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data>和<A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets>以及<To recognize shapes, first learn to generate images>.(ps:在下文中样本和采样来自同一个英文单词,泛化和生成