卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种,由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来.视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造,这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,我们称之为感受野. 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元,采样元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者控制对特征子模式的反应程度.卷积神经网络可以看作神经认知机的推广. 卷积神经网络的特点 卷积神经网络成功的关键在于它采用了局部连接(传统神经网络中每个神经元与图片上每个像

目录 Same最大值池化 多深度的same池化 Same平均值池化 Valid池化 参考资料 池化(Pooling)操作与卷积类似,取输入张量的每个位置的矩形领域内的最大值或平均值作为该位置的输出. 池化操作分为same池化和valid池化,同时还可以设置移动的步长 Same最大值池化 举例:4行4列的张量x和2行3列的掩码进行步长为1的same最大值池化,其过程如下 池化的结果是 返回目录 多深度的same池化 多深度的same池化是在每个深度上分别进行池化操作. 举例:3行3列2深度的张量和

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.9池化层 优点 池化层可以缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性. 池化层操作 池化操作与卷积操作类似,但是池化操作是保留池化窗口在扫过原始图像中时的最大值.注意:每个信道都在其单独的信道中执行池化操作. 其维度公式也满足公式: \[\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor*\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor\] 其中n为原始图像大小,p

托管C++线程锁实现   最近由于工作需要,开始写托管C++,由于C++11中的mutex,和future等类,托管C++不让调用(报错),所以自己实现了托管C++的线程锁. 该类可确保当一个线程位于代码的临界区时,另一个线程不会进入该临界区. 如果其他线程尝试进入锁定的代码,则它将一直等待(即被阻止),直到该对象被释放. 1 using namespace System; 2 using namespace System::Threading; 3 4 ref class Lock 5 { 6

线程池的C++11简单实现,源代码来自Github上作者progschj,地址为:A simple C++11 Thread Pool implementation,具体博客可以参见Jakob's Devlog,地址为:A Thread Pool with C++11 1.线程池的实现代码如下: ThreadPool.h #ifndef THREAD_POOL_H #define THREAD_POOL_H #include <vector> #include <queue> #i

org.apache.commons.pool2.ObjectPool提供了对象池,开发的小伙伴们可以直接使用来构建一个对象池 使用该对象池具有两个简单的步骤: 1.创建对象工厂,org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory已经对工厂有抽象实现,所以只需要继承该类,实现模板方法即可 package com.seeyon.objectPool; import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFac

在tensorflow中的卷积和池化层(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中,主要讲解了卷积神经网络的核心层,同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍,本篇博客将接着tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容,继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用. 因此,接下来将介绍CNN的入门级教程cifar10\100项目.cifar10\100 数据集是由Alex Krizhevsky.Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集的,这两个数据集都是从800

基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化.paper主页:http://researc

利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

在 TensorFlow 中使用池化层 在下面的练习中,你需要设定池化层的大小,strides,以及相应的 padding.你可以参考 tf.nn.max_pool().Padding 与卷积 padding 的原理一样. 说明 完成 maxpool 函数中所有的 TODO. 设定 strides,padding 和 ksize 使得池化的结果维度为 (1, 2, 2, 1). """ Set the values to `strides` and `ksize` such

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn - 手写Mybatis系列文章 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 码农,只会做不会说? 你有发现吗,其实很大一部分码农,都只是会写代码,不会讲东西.一遇到述职.答辩.分享.汇报,就很难流畅且有高度.有深度,并融合一部分引入入胜的趣味性来让观众更好的接受和理解你要传递的信息. 那为什么已经做了还讲不出来呢?因为做只是在已确定目标和既定路线下的执行,但为什么确定这个目标.为什么制定这个路线.横向的参照对比.纵向的深度设

Insert测试,只测试1000条的情况,多了在实际的项目中应该就要另行处理了. using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data.Entity; using System.Diagnostics; using System.Linq; using EE.Service.DbAccess; using EE.Service.DbEntity; using En

最后一场比较正式的NOIp模拟赛,写一发小总结.题目没什么好说的,大部分很简单,先贴一下代码. 1111 T1 //string //by Cydiater //2016.11.11 #include <iostream> #include <cstring> #include <iomanip> #include <queue> #include <map> #include <ctime> #include <cmath&g

11.11光棍节工作心得 1.根据scrum meeting thirdday中前辈的指导进行学习 我在博客中贴了链接,竟然TrackBack引来了原博主,

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/

前文<由浅入深了解Thrift之客户端连接池化>中我们已经实现了服务调用端 连接的池化,实现的过于简陋,离实际的项目运用还很遥远.本文将在进一步改造,主要是两方面:1.服务端如何注册多个服务 2.调用端如何获取服务对象而不是服务连接 一.实现思路 1.通过spring配置文件,配置服务类 2.反射生成服务类实例,依次注册服务 调用端获取服务对象亦是如此,废话不多说了 二.主要实现 1.服务端 /** * thrift server端,向zk中注册server address * * @auth

一.问题描述 在上一篇<由浅入深了解Thrift之服务模型和序列化机制>文章中,我们已经了解了thrift的基本架构和网络服务模型的优缺点.如今的互联网圈中,RPC服务化的思想如火如荼.我们又该如何将thrift服务化应用到我们的项目中哪?实现thrift服务化前,我们先想想这几个问题:服务注册.服务发现.服务健康检测.服务“Load Balance”.隐藏client和server端的交互细节.服务调用端的对象池化. 服务的注册.发现和健康检测,我们使用zookeeper可以很好的解决 服务